基于模仿学习与强化学习结合的自动驾驶训练方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及模型学习领域，具体涉及一种基于模仿学习与强化学习结合的自动驾驶训练方法及系统。该方法及系统将采集到的训练数据输入至模仿学习网络进行预训练，将预训练后模仿学习网络的卷积层拷贝给强化学习网络，强化学习网络与环境继续互动学习，获得环境中新的训练数据加入经验回放池，强化学习网络从经验回放池中随机采样数据进行训练，对强化学习网络进行更新。本发明的结合训练方法针对自动驾驶的特点进行了优化，使得它在自动驾驶的仿真环境中性能良好。
基本信息
专利标题 ：
基于模仿学习与强化学习结合的自动驾驶训练方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114282433A
申请号 ：
CN202111532390.3
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-12-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄乐雄王洋须成忠叶可江
申请人 ：
中国科学院深圳先进技术研究院
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
代理机构 ：
深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘建伟
优先权 ：
CN202111532390.3
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211215
申请日 : 20211215
2022-04-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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