一种用于自动驾驶测试的双模态驾驶员模型构建方法

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一种用于自动驾驶测试的双模态驾驶员模型构建方法
申请号:CN202410898583
申请日期:2024-07-05
公开号:CN118862666A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种用于自动驾驶测试的双模态驾驶员模型构建方法,属于自动驾驶仿真测试技术领域,包括以下步骤:S1、驾驶员模型双模态设计:将驾驶员模型设计为具备单车驾驶模态和对抗性驾驶员模态;S2、单车驾驶模态训练:通过深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)对驾驶员模型进行训练,使得当驾驶员模型控制的车辆行驶在远离主车位置时,具备单车行驶能力;S3、对抗性驾驶模态训练:通过多智能体强化学习(Multi‑Agent Reinforcement Learning,MARL)对驾驶员模型进行训练,当驾驶员模型控制的车辆行驶在主车附近时,具备通过单车行为或多车协作行为与主车进行对抗的能力。本发明能够使得主车附近始终有驾驶员模型控制的车辆与其进行对抗性交互,提升针对主车的安全关键场景生成效率和测试效果,为自动驾驶汽车的安全性能优化提供参考。
技术关键词
模型构建方法 对抗性 单车 多智能体强化学习 深度强化学习 仿真测试技术 模态特征 双模态 强化学习算法 车辆 系统控制 车道 交通 场景 基础 框架 汽车 数据
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