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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于智能驾驶技术领域，提供了一种带有补偿反馈的多模态强化学习车辆决策规划方法，包括以下步骤：强化学习交互环境设计；环境状态的多模态融合；奖励函数设计；构建深度强化学习模型；设计局部轨迹规划器反馈机制。本发明结合了多模态学习和补偿反馈机制，旨在提高学习效率，同时确保决策的安全性和鲁棒性。通过该方法，即使在复杂的交通环境中，自动驾驶车辆也能够做出准确、高效的决策。
主权项：1.一种带有补偿反馈的多模态强化学习车辆决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、强化学习交互环境设计：确定智能车辆与环境交互的场景和条件，设计智能车辆与其他交通参与者的交互规则和行为；步骤2、环境状态的多模态融合：收集来自多个传感器的数据，将不同模态的数据进行整合和融合，构建全面的环境状态表示；步骤3、奖励函数设计：根据决策任务的特性和目标，设计奖励函数，以激励智能车辆采取正确的决策行为；步骤4、构建深度强化学习模型：设计深度强化学习模型的结构，包括Actor和Critic；使用多模态的环境状态作为输入，训练模型以学习最优的决策策略；步骤5、设计局部轨迹规划器反馈机制：设计局部轨迹规划器，用于根据智能车辆当前状态和环境情况生成局部轨迹；设计反馈机制，将深度强化学习模型输出的动作策略与局部轨迹规划器结合，以实现动态约束和补偿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种带有补偿反馈的多模态强化学习车辆决策规划方法
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