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申请/专利权人：北京联合大学
摘要：本发明公开了基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策方法，包括：构建无人驾驶决策模型，其中，所述无人驾驶决策模型包括智能车辆的状态空间和动作空间；基于所述无人驾驶决策模型的需求，设置奖励机制；构建多重经验回放池，并设置多重经验采样策略；将所述状态空间、所述动作空间、所述奖励机制、所述多重经验采样策略与深度强化学习算法TD3进行结合，构建基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型；利用所述基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型，对无人驾驶车辆在复杂场景中的动作做出决策。本发明能够有效提升TD3无人驾驶决策模型在复杂场景中的收敛速度，提高无人驾驶决策的安全性。
主权项：1.基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：构建无人驾驶决策模型，其中，所述无人驾驶决策模型包括智能车辆的状态空间和动作空间；基于所述无人驾驶决策模型的需求，设置奖励机制；构建多重经验回放池，并设置多重经验采样策略，其中，所述多重经验回放池包括优秀经验回放池、碰撞经验回放池和混合经验回放池；将所述状态空间、所述动作空间、所述奖励机制、所述多重经验采样策略与深度强化学习算法TD3进行结合，构建基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型；利用所述基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型，对无人驾驶车辆在复杂场景中的动作做出决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京联合大学 基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策方法
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