一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法

本发明涉及智能驾驶的技术领域，公开了一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法，包括：步骤1、构建表征驾驶员行为的专家数据集；步骤2、构建双层级驾驶员模型中的下层车辆动力学模型和基于模型的横纵向控制器；步骤3、构建双层级驾驶员模型中的上层驾驶员特性数据生成器模型，需要改进马尔可夫决策过程和改进生成对抗模仿学习；步骤4、将单个智能体所学到的策略参数共享到多个智能体，并通过设置课程学习和奖励增强的方式来加快收敛。本发明利用生成对抗模仿学习的方法模拟多辆车的交通流环境，从真实世界的驾驶历史演示数据中学习驾驶行为，从而提高交通安全和交通效率。