一种基于自适应背景车辆模型的自动驾驶鲁棒性对抗训练方法

一种基于自适应背景车辆模型的自动驾驶鲁棒性对抗训练方法，属于智能交通管控技术领域。为解决现有自动驾驶对抗训练中存在的通用性不足的问题，本发明包括构建自动驾驶模型鲁棒性训练环境；构建组合衰减因子分析背景车辆与目标车辆之间的风险，采用TTC构建背景车辆的混合风险场；构建概率风险评估框架；引入评分函数计算背景车辆的预期风险和周围环境的预期风险，构建激活函数用于筛选对目标车辆产生对抗的背景车辆和行为；构建自适应交替训练机制，背景车辆模型根据激活函数决定背景车辆行为，目标车辆模型基于深度强化学习策略进行决策，仿真训练过程中自适应交替训练机制动态调整对抗性行为的强度，完成自动驾驶鲁棒性对抗训练。