一种风险地图模型构建方法、设备、介质及产品

本申请公开了一种风险地图模型构建方法、设备、介质及产品，涉及辅助驾驶领域，基于训练数据集，利用强化学习算法对深度后继表征强化学习模型进行训练，建立风险地图模型；强化学习算法的要素包括状态、策略、动作和奖励值；状态为任一驾驶场景下的换道数据；策略为驾驶策略；驾驶策略包括上层驾驶意图提取模型和下层驾驶动作预测模型，以进行驾驶意图识别和驾驶动作预测；动作为驾驶动作；驾驶动作为主车的横向加速度和纵向加速度；奖励值为主车与当前车道前车、当前车道后车、目标车道前车以及目标车道后车的碰撞风险的场景风险；场景风险是基于驾驶动作利用故障树分析方法和模糊度量方法确定的。本申请解决了人机共驾的问题。