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摘要：本申请提供一种车辆控制仿真方法及装置，该方法包括：构建车辆行人交互仿真场景；基于车辆行人交互仿真场景采集车辆行人交互的图片数据；利用预先构建的特征提取网络对图片数据进行特征提取，并对提取到的特征数据进行标注，得到标注数据；根据标注数据和人车交互LSTM神经网络进行行人运动预测，得到行人轨迹预测结果；基于行人轨迹预测结果和DQN控制决策网络，生成车辆控制决策策略；基于车辆控制决策策略对车辆进行车辆控制操作。可见，该方法及装置能够解决单纯LSTM建模忽略行人与车辆交互影响的问题，避免传统深度学习算法无法学习对应场景特征的决策动作序列的缺陷，从而提高行人轨迹预测的准确性和实时性。
主权项：1.一种车辆控制仿真方法，其特征在于，包括：构建车辆行人交互仿真场景；基于所述车辆行人交互仿真场景采集车辆行人交互的图片数据；利用预先构建的特征提取网络对所述图片数据进行特征提取，得到目标特征数据；采用预先配置的标注工具对所述特征数据进行标注，得到标注数据；根据所述标注数据和人车交互LSTM神经网络进行行人运动预测，得到行人轨迹预测结果；基于所述行人轨迹预测结果和DQN控制决策网络，生成车辆控制决策策略；基于所述车辆控制决策策略对所述车辆行人交互仿真场景中的测试车辆进行车辆控制操作；其中，所述基于所述车辆行人交互仿真场景采集车辆行人交互的图片数据，包括：预先构建DQN数据收集网络；通过所述DQN数据收集网络、测试车辆上配置的RGB相机和激光雷达传感器，收集不同路况、不同天气状况下的图片数据。
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权利要求：
百度查询： 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 一种车辆控制仿真方法及装置
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