公开(公告)号：CN110304045A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910552495.1

申请日：2019-06-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张启超 ,  王俊杰 ,  赵冬斌

IPC: B60W30/02 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于智能驾驶领域，具体涉及一种智能驾驶横向换道决策方法，旨在为了解决现有决策方法对未知情况的泛化能力和对异常情况的抗干扰能力较差的问题。本发明采集目标车辆及相邻车辆的速度信息和位置信息，转化为环境表征；通过基于深度强化学习算法构建的高层决策模型获取高层横向驾驶决策动作；基于环境信息和高层横向驾驶决策动作，通过基于规则的低层校正器校正高层横向驾驶决策动作，获取目标车辆最终的横向驾驶决策动作。本发明在基于学习的方法的基础上，加入规则的限制，相比于规则的方法提高了泛化能力，相比于学习的方法提高了对异常情况的抗干扰能力，提高了稳定性，可实现高速路场景下安全、稳定的车辆自主横向换道决策。

公开(公告)号：CN110304045B

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN201910552495.1

申请日：2019-06-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张启超 ,  王俊杰 ,  赵冬斌

IPC: B60W30/02 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于智能驾驶领域，具体涉及一种智能驾驶横向换道决策方法，旨在为了解决现有决策方法对未知情况的泛化能力和对异常情况的抗干扰能力较差的问题。本发明采集目标车辆及相邻车辆的速度信息和位置信息，转化为环境表征；通过基于深度强化学习算法构建的高层决策模型获取高层横向驾驶决策动作；基于环境信息和高层横向驾驶决策动作，通过基于规则的低层校正器校正高层横向驾驶决策动作，获取目标车辆最终的横向驾驶决策动作。本发明在基于学习的方法的基础上，加入规则的限制，相比于规则的方法提高了泛化能力，相比于学习的方法提高了对异常情况的抗干扰能力，提高了稳定性，可实现高速路场景下安全、稳定的车辆自主横向换道决策。