公开(公告)号：CN117485337A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202210877502.7

申请日：2022-07-25

Applicant: 清华大学 ,  丰田自动车株式会社

Inventor： 李升波 ,  廖在豪 ,  吕尧 ,  殷玉明 ,  许庆 ,  王建强 ,  李克强 ,  成波

IPC: B60W30/16 ,  B60W60/00

Abstract: 本申请公开了一种自动驾驶汽车协同型编队控制方法、装置及存储介质，方法包括：在预设地理范围内，确定目标车辆的车辆行驶信息；基于车辆行驶信息，以及获取到的预设地理范围内的静态环境信息，确定目标车辆的参考行驶信息，其中静态环境信息包括多条车道的道路信息，参考行驶信息包括目标车辆的至少一个候选路径；基于获取到的目标车辆的周围车辆的周车行驶信息，利用参考行驶信息，确定各个候选路径上的目标车辆对应的跟驰前车；针对候选路径以及跟驰前车，实时构建有限时域最优控制问题，以利用有限时域最优控制问题，确定目标车辆对应的目标行驶轨迹以及相应的目标跟驰前车。该方法实现多车协同型编队决策控制的自动驾驶功能。

公开(公告)号：CN117521838A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202210879625.4

申请日：2022-07-25

Applicant: 清华大学 ,  丰田自动车株式会社

Inventor： 李升波 ,  吕尧 ,  廖在豪 ,  殷玉明 ,  张巷腾 ,  张宇航 ,  王建强 ,  李克强

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶决策功能训练方法、系统及存储介质，上述方法包括：获取自动驾驶数据集，并在自动驾驶数据集中随机采样得到训练数据集；根据训练数据集以及设定的策略更新步数和策略参数计算得到随机梯度，并利用随机梯度计算得到无偏差的共轭动量；根据无偏差的共轭动量以及设定的策略参数学习率和速度因子，计算得到与策略参数对应的自适应学习率；基于无偏差的共轭动量和自适应学习率对所述策略参数进行更新；对所述策略更新步数进行迭代计算，在达到设定的最大策略更新步数的情况下，得到优化后的策略参数，以使自动驾驶决策功能训练系统采用优化后的策略参数进行自动驾驶决策，从而有效保障自动驾驶决策功能的智能性。