本發(fā)明公布了基于目標分層雙感知域的強化學習的無人車路徑規(guī)劃方法,充分考慮無人車的動力學約束;通過設定子目標層級縮小地圖區(qū)域的維度;通過目標分層方法使得子目標層處在安全區(qū)的中間部位;通過設置雙感知域包括障礙物感知域和目標發(fā)現(xiàn)域減少觀測輸入,將障礙物感知和目標發(fā)現(xiàn)分開解耦;實現(xiàn)基于目標分層雙感知域的深度強化學習的無人車路徑規(guī)劃。本發(fā)明方法對不同維度的地圖都能夠適應使用,且在訓練中避免了維數(shù)災難,計算效率高,適用性強,能夠滿足實時路徑規(guī)劃的實際需求。
聲明:
“基于目標分層雙感知域的強化學習的無人車路徑規(guī)劃方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)