摘要
本发明公开了基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策方法,包括:构建无人驾驶决策模型,其中,所述无人驾驶决策模型包括智能车辆的状态空间和动作空间;基于所述无人驾驶决策模型的需求,设置奖励机制;构建多重经验回放池,并设置多重经验采样策略;将所述状态空间、所述动作空间、所述奖励机制、所述多重经验采样策略与深度强化学习算法TD3进行结合,构建基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型;利用所述基于多重经验回放池的TD3无人驾驶决策模型,对无人驾驶车辆在复杂场景中的动作做出决策。本发明能够有效提升TD3无人驾驶决策模型在复杂场景中的收敛速度,提高无人驾驶决策的安全性。
技术关键词
无人驾驶决策模型
智能车辆
决策方法
策略
无人驾驶车辆
深度强化学习算法
阶段
网络
机制
代表
模型超参数
场景
生成智能
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