【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网和自动驾驶，具体涉及基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法。
技术介绍
1、在无人驾驶领域，强化学习算法具有重要的应用价值。一方面，无人驾驶车辆需要不断地做出决策以保证安全和效率；另一方面，其涉及到的复杂环境和动态交互场景使得传统的基于规则的方法难以满足实际需求。因此，强化学习作为一种基于奖惩信号的自适应决策方法，可以更好地满足无人驾驶系统的实时性、灵活性和鲁棒性。
2、图神经网络(graph neural network，gnn)是一种基于图数据结构的人工智能模型，可以有效处理复杂的非欧几里得空间中的数据。在无人驾驶领域，gnn技术与强化学习相结合，可以更好地解决车辆控制、路径规划等问题，提高无人驾驶决策的效率和准确性。
3、图的引入可以对不同节点之间的关系进行建模和学习。在无人驾驶领域，图表征与分层强化学习相结合，可以更好地解决复杂路况下的决策问题。在无人驾驶中，分层强化学习可以将整个决策过程分解为多个子任务，每个子任务负责完成一个特定的决策目标。图表征可以被用来构建分层决策模型...
【技术保护点】
1.基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，对交通场景进行图表征的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，对表征图进行时序的表示的方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，横向维度图的子邻接矩阵表示为：
5.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，对交通场景进行图表征的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，对表征图进行时序的表示的方法包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，横向维度图的子邻接矩阵表示为：
5.根据权利要求1所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，纵向维度图的子邻接矩阵表示为：
6.根据权利要求4所述的基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法，其特征在于，所述横向决策模型的状态空间采用加权多维有向图的横向维度图gh(vh,eh)，包括横向维度图的节点特征矩阵与子邻接矩...
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