基于预测轨迹的安全强化学习智能车汇入决策方法及系统

本申请涉及自动驾驶行为决策技术领域，公开了一种基于预测轨迹的安全强化学习智能车汇入决策方法及系统。构建强化学习汇入决策模型，利用预测模型获取每个动作对应的预测轨迹，基于代价函数计算预测轨迹中每一步状态的代价，利用折现总代价计算方法计算预测轨迹的折现总代价。然后根据每个动作的折现总代价确定安全动作集。若智能体的原始决策动作在安全动作集中，或者安全动作集为空，则输出原始决策动作；若不在安全动作集中，则输出安全动作集中价值最大的动作。本申请中，将预测轨迹融入安全强化学习，通过将不安全动作替换为安全动作，有效地减少了训练过程中的碰撞次数，从而缩短了训练周期，降低了训练成本，提高了汇入决策的安全性。