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公开(公告)号：CN116533992B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310819139.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本公开涉及一种基于深度强化学习算法的自动泊车路径规划方法及其系统，所述方法包括如下步骤：基于车辆运动学模型，通过深度强化学习算法在泊车库位模型中生成泊车动作数据集，所述深度强化学习算法中的神经网络生成不同泊车动作对应的概率分布；利用深度强化学习算法构建奖励函数，引导车辆的泊车动作和姿态，得到泊车动作质量最佳的数据，保证了泊车的精准姿态和安全性；利用泊车动作质量最佳的数据更新深度强化学习算法中的网络参数，并运用更新后的深度强化学习算法进行下一次的迭代运算，直到泊车动作的策略评估优势函数收敛至最优时，完成泊车策略学习。本公开提高了算法的探索性与学习效率，使泊车更加精准高效，泊车路径更优。
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公开(公告)号：CN116533992A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310819139.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本公开涉及一种基于深度强化学习算法的自动泊车路径规划方法及其系统，所述方法包括如下步骤：基于车辆运动学模型，通过深度强化学习算法在泊车库位模型中生成泊车动作数据集，所述深度强化学习算法中的神经网络生成不同泊车动作对应的概率分布；利用深度强化学习算法构建奖励函数，引导车辆的泊车动作和姿态，得到泊车动作质量最佳的数据，保证了泊车的精准姿态和安全性；利用泊车动作质量最佳的数据更新深度强化学习算法中的网络参数，并运用更新后的深度强化学习算法进行下一次的迭代运算，直到泊车动作的策略评估优势函数收敛至最优时，完成泊车策略学习。本公开提高了算法的探索性与学习效率，使泊车更加精准高效，泊车路径更优。
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