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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer和改进DQN算法的自动驾驶车辆换道决策方法，包含以下步骤：对highD数据集进行预处理，提取用于Transformer车辆轨迹预测模型训练的车辆行驶轨迹数据集；搭建用于车辆行驶轨迹预测的Transformer网络；基于提取的车辆行驶轨迹数据集，对Transformer车辆轨迹预测模型进行训练，并对模型进行性能评估和优化改进；基于马尔可夫决策过程，建立基于改进DQN算法的车辆换道决策模型的状态空间和动作空间，并搭建用于策略更新的深度神经网络；综合考虑安全性和行驶效率等因素构建DQN换道决策算法的奖励函数，对模型进行训练，得到自动驾驶车辆的换道决策模型。本发明将周围环境车辆的预测轨迹和自我车辆的状态作为决策基础，实现复杂驾驶环境下的安全高效决策。
主权项：1.一种基于Transformer和改进DQN算法的自动驾驶车辆换道决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对highD数据集进行预处理；S2：提取用于Transformer车辆轨迹预测模型训练的车辆行驶轨迹数据集；S3：搭建用于车辆行驶轨迹预测的Transformer网络；S4：基于提取的车辆行驶轨迹数据集，对Transformer车辆轨迹预测模型进行训练；S5：使用车辆行驶轨迹数据集中测试集数据对Transformer车辆轨迹预测模型的性能进行评估，并对Transformer车辆轨迹预测模型进行改进和优化；S6：利用训练得到的Transformer车辆轨迹预测模型，对车辆的行驶轨迹进行预测；S7：基于马尔可夫决策过程，建立基于改进DQN算法的车辆换道决策模型的状态空间和动作空间；S8：搭建用于改进DQN算法策略更新的深度神经网络；S9：综合考虑安全性和行驶效率，构建改进DQN算法的奖励函数，对车辆换道决策模型进行训练，得到自动驾驶车辆的换道决策模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于Transformer和改进DQN算法的自动驾驶车辆换道决策方法
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