基于对抗模仿学习的无人驾驶车辆换道决策方法和系统

摘要

本发明公开了基于对抗模仿学习的无人驾驶车辆换道决策方法和系统，首先基于将无人驾驶车辆换道决策任务描述为部分可观测马尔可夫决策过程；然后将采用采用对抗模仿学习方法从专业驾驶示教提供的范例中进行训练，获得无人驾驶车辆换道决策模型；车辆在无人进行驾驶行驶过程中，以当前获取的环境车辆信息为无人驾驶车辆换道决策模型的输入参数，通过无人驾驶车辆换道决策模型获取到车辆换道决策结果。本发明通过对抗模仿学习从专业驾驶示教提供的范例中学习换道策略，无需人为设计任务奖励函数，可以直接建立从车辆状态到车辆换道决策的直接映射，有效提高了无人驾驶车辆在动态车流条件下换道决策的正确性、鲁棒性和自适应性。