发明

一种基于嵌套图强化学习的网联车辆编队决策方法2025

2024-06-01 07:58:32 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202410196471.8
  • 公开(公告)日:2025-07-11
  • 公开(公告)号:CN118082805A
  • 申请人:北京理工大学
摘要:本发明公开了一种基于嵌套图强化学习的网联智能车辆编队决策方法,属于车联网和自动驾驶技术领域。方法包括:S1、采集编队内车辆状态信息,并对所述状态信息进行处理,得到编队间嵌套图以及车辆间嵌套图;S2、采用特征提取网络对所述编队间嵌套图以及所述车辆间嵌套图进行特征提取,基于提取的特征得到每辆智能车辆的动作;所述特征提取网络包括:图注意力层、全连接层以及激活层,并引入多头注意力机制提高特征提取能力;S3、对所述动作采用奖励函数进行优化,得到智能车辆决策方法。本发明能够在高动态、高复杂度、强随机性的高速公路环境中,实现高效通信下全集成化编队决策控制。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118082805 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410196471.8 G06N 3/092 (2023.01) (22)申请日 2024.02.22 (71)申请人 北京理工大学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 李雪原 高鑫 刘浩 胡铭靖  (74)专利代理机构 北京盛广信合知识产权代理 有限公司 16117 专利代理师 张军艳 (51)Int.Cl. B60W 30/00 (2006.01) B60W 60/00 (2020.01) G06F 18/213 (2023.01) G06N 3/042 (2023.01) G06N 3/045 (2023.01) 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 (54)发明名称 一种基于嵌套图强化学习的网联车辆编队 决策方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于嵌套图强化学习的 网联智能车辆编队决策方法,属于车联网和自动 驾驶技术领域。方法包括:S1、采集编队内车辆状 态信息,并对所述状态信息进行处理,得到编队 间嵌套图以及车辆间嵌套图;S2、采用特征提取 网络对所述编队间嵌套图以及所述车辆间嵌套 图进行特征提取,基于提取的特征得到每辆智能 车辆的动作;所述特征提取网络包括:图注意力 层、全连接层以及激活

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