基于强化学习的智能汽车决策模型

所属分类：电子信息产业

所属单位：武汉理工大学

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成果简介

本成果面向道路交通场景中动态、不确定及强交互的特点，针对智能汽车的决策规划问题，提出了一种基于强化学习和规则融合的驾驶决策模型，解决在复杂环境下现有决策规划算法智慧程度不高的问题。所提出的决策模型中考虑了离线学习+在线学习、监督学习+强化学习、强化学习+模仿学习等技术，可实现从有限且不确定的认知过程中做出确定性的驾驶动作，使智能汽车获得安全性、舒适性、效率性、合规性、拟人化的驾驶效果。

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