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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于LLM和KG约束的自动驾驶系统安全强化学习方法，包括：采集初始时刻t的环境信息；通过大语言模型加知识图谱构建的约束奖励问答器生成问句Qt，进而生成实时约束文本Ct；将约束文本Ct与状态信息St结合传递给智能体，做出动作At；获取t+1时刻的新状态St+1、提示问句Qt+1和约束文本Ct+1，并利用约束奖励问答器对前一时刻t的动作At进行评价，给出奖励R´；将约束文本Ct+1与状态信息St+1以及综合奖励R+R´共同输入给智能体，智能体做出t+1时刻动作At+1；进行迭代安全学习并收敛策略。本发明方法通过在自动驾驶强化学习过程中利用LLM和KG生成安全约束条件，解决了传统基于文本约束的安全强化学习难以根据环境自动产生相应约束的问题。
主权项：1.基于LLM和KG约束的自动驾驶系统安全强化学习方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、采集初始时刻t的状态信息和场景图像信息，并利用场景图像信息生成场景图；步骤2、通过大语言模型加知识图谱构建的约束奖励问答器生成问句Qt，进而生成实时约束文本；步骤3、将约束文本与状态信息结合传递给智能体，做出动作；步骤4、获取t+1时刻的新状态、提示问句和约束文本，并利用步骤2的约束奖励问答器对前一时刻t的动作进行评价，给出奖励；步骤5、将步骤4生成的与状态信息以及综合奖励共同输入给智能体，智能体做出t+1时刻动作；步骤6、重复步骤4-5，进行迭代安全学习并收敛策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于LLM和KG约束的自动驾驶系统安全强化学习方法
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