一种基于强化学习的驾驶人接管提醒模态自适应调控方法

本发明公开了一种基于强化学习的驾驶人接管提醒模态自适应调控方法，涉及自动驾驶接管技术领域，包括开展自动驾驶接管实验，收集每一次接管的数据作为实验样本数据；解析出影响接管绩效与接管舒适度的关键因素，构建深度强化学习Deep Q‑Network模型，利用训练好的深度强化学习Deep Q‑Network模型根据当前的特征因素推荐出最优的接管提醒模态；在提升接管绩效、保证行车安全的基础上，兼顾接管提醒对驾驶人主观舒适度的影响。