【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法。
技术介绍
1、近年来，自动驾驶技术逐渐成为智能交通系统的重要组成部分，旨在通过自动化和智能化的手段提高道路交通的安全性和效率。无人车作为自动驾驶技术的重要实现形式，其核心之一在于制定准确、安全的行驶策略。行驶轨迹决策作为无人车在复杂道路环境中必须频繁执行的操作，直接影响着车辆的行驶安全和交通流的顺畅性。然而，现有的行驶轨迹决策方法在面对复杂和动态的交通环境时，还存在着适应性差和决策准确性低等问题。因此，如何提高无人车在复杂道路环境中的行驶轨迹决策能力，成为当前自动驾驶
的研究热点之一。
2、传统的无人车行驶策略主要包括基于规则的方法和基于模型的方法。然而，这些方法存在以下不足：
3、1.基于规则的方法通过预定义的规则进行决策，这种方法简单易实现，但在面对多变和复杂的交通环境时，难以适应各种突发情况，鲁棒性较差。
4、2.基于模型的方法则通过建立数学模型对车辆的运动状态进行预测和控制，包括基于轨迹规划的方法、基于博弈论的...
【技术保护点】
1.一种基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤二，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤三，具体包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊逆强化学习的无人车轨迹预测方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括如下步骤：
3.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘静，韩勇，侯荣彬，史建琦，孙海英，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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