一种基于深度强化学习的无保护左转弯驾驶控制方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的无保护左转弯驾驶控制方法，所述方法步骤如下：1.建立仿真及训练环境，其具体方法为：1)构建两个相同的封闭道路环境模拟场景；2)设置适当的模拟运行时间，生成任意数量的无保护LTAP/OD事件；3)设置多辆直行车辆和三条左转车辆候选路径；2.设计奖励函数，采用人类驾驶员的驾驶技巧处理复杂的无保护LTAP/OD事件；3.设计策略结构，使用学习算法更新深度卷积模糊系统的参数，寻找最优值函数；4.设计学习算法，采用人类驾驶员的数据和深度卷积模糊系统算法提高训练效率。人类驾驶员的驾驶技巧与深度卷积模糊系算法的结合，有效地提高了深度强化学习算法的可解释性、训练效率的纠错能力和车辆的通行效率。