发明专利已授权

一种基于深度强化学习的无保护左转弯驾驶控制方法

Name: 一种基于深度强化学习的无保护左转弯驾驶控制方法
Brand: 重庆大学
SKU: 2021107730274
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110773027.4 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2021-07-08

公开号

CN113353102A

公开日

2021-09-07

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

B60W60_00

IPC 分类号

B60W60_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

控制方法人工智能算法自动驾驶决策驾驶控制强化学习深度强化学习控制方法

应用场景

自动驾驶, 智能网联汽车, 智慧交通, 城市交叉口通行

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的无保护左转弯驾驶控制方法，所述方法步骤如下：1.建立仿真及训练环境，其具体方法为：1)构建两个相同的封闭道路环境模拟场景；2)设置适当的模拟运行时间，生成任意数量的无保护LTAP/OD事件；3)设置多辆直行车辆和三条左转车辆候选路径；2.设计奖励函数，采用人类驾驶员的驾驶技巧处理复杂的无保护LTAP/OD事件；3.设计策略结构，使用学习算法更新深度卷积模糊系统的参数，寻找最优值函数；4.设计学习算法，采用人类驾驶员的数据和深度卷积模糊系统算法提高训练效率。人类驾驶员的驾驶技巧与深度卷积模糊系算法的结合，有效地提高了深度强化学习算法的可解释性、训练效率的纠错能力和车辆的通行效率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113353102A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种交通流特征参数时空相关性分析方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的个性化车道保持辅助方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (B60W60_00)

B60W60_00 覆盖1个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：153 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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