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申请/专利权人：上海工程技术大学
摘要：本发明涉及自动驾驶领域，提供一种基于元认知的PFC模型的车辆决策方法，包括：S1LPFC处理状态空间数据：构建观测场景特征矩阵和车辆状态矩阵，观测场景特征矩阵和车辆状态矩阵共同组成空间状态矩阵，通过图卷积提取节点之间的关系和拓扑结构，将得到的节点特征输入mPFC；S2计算奖励信息：mPFC通过使用多层RBM来进行特征映射，以及通过一层BP网络层进行输出奖励，以海马体记录的过去工作信息用于奖励的计算，将奖励信息输入LPFC；S3LPFC输出最优策略：将LPFC的节点特征和奖励信息共同组成空间状态信息，将空间状态信息经过LSTM单元提取时间依赖关系，LPFC根据过去的经验输出最优策略。籍此，优化自动驾驶车辆在动态环境中的决策。
主权项：1.一种基于元认知的PFC模型的车辆决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1LPFC处理状态空间数据：构建观测场景特征矩阵和车辆状态矩阵，所述观测场景特征矩阵和所述车辆状态矩阵共同组成空间状态矩阵，通过图卷积提取节点之间的关系和拓扑结构，将得到的节点特征输入mPFC；S2计算奖励信息：所述mPFC通过使用多层RBM来进行特征映射，以及通过一层BP网络层进行输出奖励，以海马体记录的过去工作信息用于奖励的计算，将所述奖励信息输入LPFC；S3LPFC输出最优策略：将所述LPFC的节点特征和所述奖励信息共同组成空间状态信息，将所述空间状态信息经过LSTM单元提取时间依赖关系，所述LPFC根据过去的经验输出最优策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海工程技术大学 一种基于元认知的PFC模型的车辆决策方法及其可读存储介质、电子设备、电动交通工具
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