本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦深度強化學習的自動駕駛群車的智能決策實現(xiàn)方法,包括:采用深度強化學習實現(xiàn)對自動駕駛群車的行駛環(huán)境以及周圍車輛的行駛環(huán)境進行觀測,在各自車輛的處理器內進行訓練數據,將訓練好的數據模型加密后發(fā)送給邊緣計算服務器,邊緣計算服務器綜合訓練邊緣神經網絡,將訓練后的模型同時發(fā)送給云計算服務器,云計算服務器將綜合各模型進行訓練數據,將訓練好的模型信息發(fā)送給邊緣計算服務器和車輛終端,進行車輛終端的模型信息更新,采用聯(lián)邦深度學習方法實現(xiàn)自動駕駛汽車的智能決策功能。本發(fā)明有助于減少大數據通信條件的影響,解決訓練數據的不平衡問題,有助于實現(xiàn)計算負載和資源分配更加智能,也實現(xiàn)了自動駕駛汽車群體決策的強大環(huán)境認知能力。
聲明:
“基于聯(lián)邦深度強化學習的自動駕駛群車的智能決策實現(xiàn)方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)