本發(fā)明涉及智能駕駛領域,特別涉及一種基于深度強化學習的停車策略?,F(xiàn)有技術(shù)中,傳統(tǒng)的自動泊車系統(tǒng)基于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法,效果較差;本發(fā)明提供了一種基于深度強化學習的停車方法以及系統(tǒng),所述方法及系統(tǒng)可由深度強化學習算法獲得停車規(guī)劃路線;以車輛觀測狀態(tài)、車輛預測動作和獎勵函數(shù)構(gòu)成元組,基于該元組的泊車規(guī)劃方法,具有基于產(chǎn)品特點提取特征,使得需要的參數(shù)少的特點。此外,基于目標函數(shù):(距離+轉(zhuǎn)向+碰撞),系數(shù)不需要調(diào)整;本發(fā)明采用深度強化學習的方式來提取特征,具有整體規(guī)劃時間快,對外界的反應快等有益的技術(shù)效果。
聲明:
“基于深度強化學習的停車策略” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)