基于分层强化学习的自动驾驶决策方法和装置
实质审查的生效
摘要

本发明提供了基于分层强化学习的自动驾驶决策方法和装置,包括:获取上游数据,上游数据包括感知融合数据、定位数据和控制数据;将上游数据输入到深度学习的模型中,输出得到感受野模型和第一预测轨迹;将感受野模型和第一预测轨迹输入到强化学习算法中,输出得到第一规划轨迹;根据第一规划轨迹控制车辆执行相应操作;将深度学习的模型和强化学习算法结合,确保了决策的稳定性和前瞻性,降低了预测的计算消耗。

基本信息
专利标题 :
基于分层强化学习的自动驾驶决策方法和装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114523990A
申请号 :
CN202210304345.0
公开(公告)日 :
2022-05-24
申请日 :
2022-03-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李东晨张艺浩魏崇山徐修信韩志华
申请人 :
苏州挚途科技有限公司
申请人地址 :
江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路58号天成时代商务广场11、12层
代理机构 :
北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
徐丽
优先权 :
CN202210304345.0
主分类号 :
B60W60/00
IPC分类号 :
B60W60/00  B60W50/00  
IPC结构图谱
B
B部——作业;运输
B60
一般车辆
B60W
附注
B60W60/00
尤其适用于自主道路车辆的驱动控制系统
法律状态
2022-06-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : B60W 60/00
申请日 : 20220325
2022-05-24 :
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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