【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，具体而言，涉及一种自动驾驶行为模型生成方法及系统。
技术介绍
1、目前，随着自动驾驶技术的快速进步，人们对自动驾驶汽车的期望不仅仅局限于安全性和效率，还包括其能否模仿人类驾驶员的行为习惯，提供更加人性化的驾驶体验。因此，研究人员和工程师们开始探索如何使自动驾驶车辆更好地适应人类的驾驶习惯，这一领域的研究已成为自动驾驶技术发展中的一个热点话题。
2、一般地，基于模仿学习的自动驾驶习惯优化系统设计与实现，是一种致力于通过深入学习人类驾驶员的驾驶行为和习惯，以此来改善自动驾驶系统的适应性和舒适性的技术方案。这种方法的核心在于收集和分析大量的人类驾驶数据，包括驾驶员在不同交通环境下的操作方式、驾驶决策过程以及对特定交通情况的反应模式等。通过这些数据，自动驾驶系统能够借助机器学习和深度学习算法，逐渐学习并模仿人类驾驶员的行为和习惯。这不仅包括基础的驾驶操作，如加速、减速、转向等，还涉及更复杂的决策制定过程，例如如何在繁忙的交通环境中保持安全距离、如何根据道路条件调整行驶速度，以及如何预测和应对突发的交通情况等。此外...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述获取车辆驾驶数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述车辆驾驶数据包括结构化数据和非结构化数据，所述因果推理引擎包括因果推断单元和深度学习单元，所述深度学习单元包括图神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，所述将所述车辆驾驶数据输入至因果推理引擎，获得因果关系数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1或3所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述多智体交互模型中包括多个可...
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述获取车辆驾驶数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述车辆驾驶数据包括结构化数据和非结构化数据，所述因果推理引擎包括因果推断单元和深度学习单元，所述深度学习单元包括图神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，所述将所述车辆驾驶数据输入至因果推理引擎，获得因果关系数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1或3所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述多智体交互模型中包括多个可交互的智体，所述多智体交互模型的公式表示为：
5.根据权利要求1或3所述的自动驾驶行为模型生成方法，其特征在于，所述自适应行为合成组件包括动态奖励函数，所述动态奖励函数的公式表示为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹澳，郭国盛，梁智标，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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