一种基于强化学习的运动规划与自动泊车方法

摘要

本发明公开一种基于强化学习的运动规划与自动泊车方法，其主要包括几个问题：1、通过传感器获取并绘制停车场邻近区域的图像，包括道路、可停泊区域和道路标识等。2、然后通过本发明算法识别道路标识、绘制车辆停泊的轨迹。3、通过本发明算法规划出的运动轨迹操作车辆准确停泊入指定位置，从而实现自动泊车。这即为整个自动泊车的过程，但本发明的算法需要经过强化学习的训练才能运行，本发明的训练过程主要分为几个部分：包括数据集收集、深度学习框架搭建与参数设置、模型训练和模型应用。本发明通过结合了传统的基于规划的自动泊车系统和基于强化学习的自动驾驶的方法的优点来完成自动泊车，提高了自动泊车过程中的速度与效率。