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公开(公告)号：CN116224996A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211715787.0
申请日：2022-12-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗强化学习的自动驾驶优化控制方法，包括以下步骤：设计对抗智能体控制部分关键场景因素，以构建对抗场景；利用对抗场景对车辆进行训练，得到优化后的驾驶算法；将优化后的驾驶算法应用于车辆控制器，以相应控制车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明在给定场景下，为本车设计第1代强化学习的驾驶策略，再采用不完全零和博弈构建对抗过程，生成多个对抗智能体与本车的驾驶算法进行对抗，不断迭代优化本车驾驶算法的鲁棒性。由此基于对抗强化学习的方式，以迭代优化得到鲁棒性增强的自动驾驶算法，从而有效提升自动驾驶控制的效率和场景鲁棒性。
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