基于条件模仿学习的辅助驾驶决策模型研究

摘要：

随着我国机动车数量的不断增加,交通安全隐患问题越来越严重.针对传统模仿学习效率低下的问题,提出一种基于条件模仿学习的辅助驾驶决策模型,在线模仿学习过程中,构建专家经验池和个人经验池来动态分配学习数据,提高辅助驾驶决策的准确度,同时采用图像语义切割和先验知识迁移技术提取图像特征,提高预测的效率和准确性.模拟实验表明,该辅助驾驶决策模型显著降低了平均预测误差,使得辅助驾驶决策更加贴合个人的驾驶习惯.

关键词：辅助驾驶、条件模仿学习、时序语义、图像特征提取

所属期刊栏目：7

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：78-81