一种基于深度增强学习的人机协同动态避障方法及系统
专利号：CN109976340B
成果方：中国人民解放军国防科技大学
成果类型：发明授权
发明人：徐昕; 姚亮; 程榜; 尹昕
授权日：2022-02-08
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本发明提供一种基于深度增强学习方法的智能车动态避障方法及系统，包括S1、获取智能车在t时刻的图像；S2、将图像输入神经网络模型，输出智能车的执行各个动作对应的概率；S3、选择智能车在t时刻的执行动作；S4、记录智能车在t时刻的仿真数据；S5、令t＝t+1，重复S1‑S4直至仿真结束，将仿真数据存档；S6、从正样本经验池或负样本经验池中抽调仿真数据对神经网络模型进行训练的同时循环S1‑S6连续训练至仿真过程中智能车的动态避障策略能完全进行动态避障；后利用训练出的动态避障策略应用到人机协同机制下的动态避障，互补人类驾驶员与智能机器在智能车的应急避让的行为决策上各自优势，达到统一极优的决策方法。本发明应用于智能车的智能决策领域。