【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，涉及基于深度强化学习的自动驾驶车辆简化策略网络输入的。
技术介绍
1、自动驾驶技术在处理无信号路口等复杂交通环境时面临着诸多挑战，需要高效决策以确保行车安全与稳定性。传统方法通常依赖于车辆动态信息和周围交通状态来进行决策，虽然考虑了多方面的因素，但随着环境复杂度的增加，状态空间维度不断扩展，导致计算资源消耗大，进而影响训练效率和响应速度。为解决这一问题，本专利技术提出了一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，通过引入离散的车道保持标志和连续的目标速度，将周围交通参与者和道路环境等状态信息隐式化，减少对复杂交通参与者状态的直接依赖。与传统方法相比，本专利技术在保证决策效果的同时，显著降低了状态空间维度，而且简化了策略网络输入，提升了计算效率和训练速度。该方法特别适用于无信号路口等复杂交通场景，对于推动自动驾驶技术的应用和发展具有重要意义。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于隐式状态表示的自动驾...
【技术保护点】
1.一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，所述步骤S1中定义状态空间，需要进行如下处理：
3.根据权利要求1所述的一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，所述步骤S2计算和，具体过程如下所示：
4.根据权利要求1所述的一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，所述步骤S3设计一个状态相关奖励函数，并通过强化学习算法来优化车辆在复杂交通环境中车道保持、车道变更以及...
【技术特征摘要】
1.一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状态表示方法，其特征在于，所述步骤s1中定义状态空间，需要进行如下处理：
3.根据权利要求1所述的一种基于无信号路口自动驾驶系统的隐式状...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵彬，刘小梅，李何为，李慧，张洋，刘畅，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：
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