【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智驾技术，尤其涉及面向驾驶培训全场景行为的实时智能化教学方法及系统。
技术介绍
1、传统的驾驶培训主要依赖教练员的经验和指导，存在教学质量不稳定、针对性不强、实时反馈不足等问题。受限于人力和时间成本，教练员难以全面观察和评估学员在不同驾驶场景下的多维度行为表现，也无法针对每位学员的个性化需求提供持续的行为优化指导。
2、为克服上述局限性，现有技术中已有研究探索利用智能算法辅助驾驶培训。一些方案采用车载传感器采集学员驾驶数据，通过与标准模板对比分析，评估其操作是否规范。但这类方法未考虑驾驶环境的动态变化，缺乏对学员行为的情境化解释。另一些方案引入虚拟现实技术，为学员提供逼真的模拟训练环境。然而，当前的驾驶模拟器大多基于预设场景，生成的交通流行为规律单一，难以模拟现实世界中复杂多变的路况。
3、此外，已有的智能驾培系统大多采用预先定义好的评判规则，或者通过有限的人工标注数据训练评估模型。这些方法难以应对驾驶场景的丰富多样性，缺乏对学员行为的精准分析和具体改进指导。同时，针对学员驾驶行为的反馈通常滞后且非...
【技术保护点】
1.面向驾驶培训全场景行为的实时智能化教学方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述全场景驾驶行为数据进行分类标注与融合映射，通过知识图谱构建算法，映射生成智能体驾驶行为知识图谱包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述驾驶行为知识图谱，利用知识蒸馏技术，学习提炼智能体驾驶经验，并使用图神经网络算法，构建智能体驾驶行为认知模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用贝叶斯优化方法，通过最大化兼顾新、老知识比例的目标函数，自动调整集成学习器中各基学习器的权重包括：
<...【技术特征摘要】
1.面向驾驶培训全场景行为的实时智能化教学方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述全场景驾驶行为数据进行分类标注与融合映射，通过知识图谱构建算法，映射生成智能体驾驶行为知识图谱包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述驾驶行为知识图谱，利用知识蒸馏技术，学习提炼智能体驾驶经验，并使用图神经网络算法，构建智能体驾驶行为认知模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用贝叶斯优化方法，通过最大化兼顾新、老知识比例的目标函数，自动调整集成学习器中各基学习器的权重包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对智能体的驾驶行为缺陷，自动规划多个阶段性的强化学...
【专利技术属性】
技术研发人员：马宏，段桂江，
申请(专利权)人：易显智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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