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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202310819139.8 | 专利名称: | 基于深度强化学习算法的自动泊车路径规划方法及其系统 |
申请日: | 2023-07-05 | 申请/专利权人 | 南昌工程学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号: | B60W30/06 分类检索 |
公开/公告日: | 2023-09-22 | 转让价格: | 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN116533992B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
浏览量: | 5 | 所属领域: | 自动驾驶技术 人工智能 路径规划算法专利转让搜索 |
应用场景:自动泊车系统开发;智能汽车控制优化;停车场景下的车辆自主导航
摘 要:本公开涉及一种基于深度强化学习算法的自动泊车路径规划方法及其系统,所述方法包括如下步骤:基于车辆运动学模型,通过深度强化学习算法在泊车库位模型中生成泊车动作数据集,所述深度强化学习算法中的神经网络生成不同泊车动作对应的概率分布;利用深度强化学习算法构建奖励函数,引导车辆的泊车动作和姿态,得到泊车动作质量最佳的数据,保证了泊车的精准姿态和安全性;利用泊车动作质量最佳的数据更新深度强化学习算法中的网络参数,并运用更新后的深度强化学习算法进行下一次的迭代运算,直到泊车动作的策略评估优势函数收敛至最优时,完成泊车策略学习。本公开提高了算法的探索性与学习效率,使泊车更加精准高效,泊车路径更优。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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