公开(公告)号：CN117227761A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311451680.4

申请日：2023-11-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  肖文轩 ,  杨余友 ,  刘腾 ,  李佳承 ,  韩杰 ,  戴宬 ,  曾进 ,  丛雨萌

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的自动驾驶车辆高速匝道智能汇入方法，属于自动驾驶汽车领域，包括以下步骤：S1：构建基于深度确定性的策略梯度的强化学习智能汇入模型，包括搭建状态空间，确定动作空间，构建奖励函数，给定策略函数和评价模型的结构；S2：使用二自由度汽车运动学模型描述训练场景中车辆的运动，并利用基于规则的智能决策规划模型控制环境车辆，使环境具有交互特性；S3：训练所述基于深度确定性的策略梯度的强化学习智能汇入模型。本发明利用强化学习算法提高了自动驾驶汽车在高速匝道汇入场景下决策规划策略的最优性、稳定性与高效性。