摘要
本发明提供了一种基于深度强化学习的场景自适应投影车灯系统和控制方法,涉及智能车灯和自动驾驶感知系统技术领域。包括:多模态感知模块、特征融合模块、策略生成模块和执行模块;多模态感知模块用于采集环境状态数据并进行初步处理形成环境数据信息流;特征融合模块用于针对环境数据信息流生成统一的环境特征向量;策略生成模块用于接收环境特征向量,通过多层神经网络计算生成车灯调整策略;基于车灯针对车灯调整策略进行执行得到的结果进行评估,并基于PPO算法优化策略网络的策略参数;执行模块用于根据策略网络输出的车灯调整策略控制车灯。显著提升车灯智能化水平,广泛适用于夜间驾驶辅助、城市交互提示与低能见度行车场景。
技术关键词
投影车灯
深度强化学习
策略
网络模块
特征提取单元
多模态
原型
算法
数据处理单元
光照传感器
采集单元
场景深度信息
深度相机
空间拓扑关系
光斑
系统为您推荐了相关专利信息
数据流转方法
访问控制策略
敏感度矩阵
数据加密传输技术
风险
隧道作业
监测方法
抗干扰算法
傅里叶变换方法
权重分配策略
储能系统定容
储能系统容量
负荷
算法
充放电功率
商品定价方法
Stackelberg博弈模型
机器学习模型
统计特征
商品销售数据