一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型
公开
摘要
本发明公开了一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型，将驾驶任务分为静态的路径规划和动态的最优轨迹跟踪，实现基于规则的路径规划算法与深度强化学习的结合，可以有效地解决复杂道路场景(如无信号灯路口左转)下的车辆控制难的问题。本发明与现有的PID+LQR控制策略相比，不需要人为地对参数进行不断调整。与模型预测控制(MPC)控制方法相比，不过分依赖被控对象的模型精度，同时求解过程的复杂性大大降低，提高了车载的实时计算效率。本发明与端到端的强化学习相比，结合了车辆的运动学模型，具有可解释性，同时也大大提高了车辆导航过程中的安全性。
基本信息
专利标题 ：
一种结合路径规划和强化学习的导航避障控制方法、系统及模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564016A
申请号 ：
CN202210176732.0
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
蔡英凤周熔刘擎超孙晓强李祎承王海
申请人 ：
江苏大学
申请人地址 ：
江苏省镇江市京口区学府路301号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210176732.0
主分类号 ：
G05D1/02
IPC分类号 ：
G05D1/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05D
非电变量的控制或调节系统
G05D1/00
陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪
G05D1/02
二维的位置或航道控制
法律状态
2022-05-31 ：
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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