一种基于人类经验预训练加速的无人夹抱车的规控算法

本发明公开了一种基于人类经验预训练加速的无人夹抱车的规控算法，本发明的机器学习模型以人类经验数据为核心驱动，通过模拟人类操作员在不同作业场景下的决策逻辑与操作模式，使无人夹抱车的规控算法在初始训练阶段就能够快速获取并掌握一定程度的合理操作能力与策略框架。当正式进入强化学习训练流程时，算法不再从零开始探索，而是在已有人类经验基础上进行针对性优化与拓展，从而大幅加速算法的收敛速度，有效减少不必要的探索尝试过程以及因盲目试错而引发的错误操作，显著提升无人夹抱车在不同场景下作业的整体性能与可靠性。