支持多驾驶行为的基于深度强化学习的无人车运动决策控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110533119.5

申请日：

2021-05-17

公开(公告)号：

CN113264059A

公开(公告)日：

2021-08-17

发明(设计)人：

黄志清曲志伟

申请人：

申请人地址：

100124 北京市朝阳区平乐园100号

IPC主分类号：

B60W5000

IPC分类号：

B60W4009 B60W3018 B60W3012 B60W30165

代理机构：

北京思海天达知识产权代理有限公司 11203

代理人：

沈波

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-09-03	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):B60W 50/00 申请日:20210517
2021-08-17	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的无人驾驶分层运动决策控制方法 [P].

黄志清 ;

曲志伟 .

中国专利 :CN113264043A ,2021-08-17

[2]

基于深度强化学习的无人车的决策方法 [P].

陈磊 ;

孙镇鑫 ;

朱春丽 .

中国专利 :CN118468978A ,2024-08-09

[3]

基于联邦深度强化学习的无人驾驶决策与控制方法 [P].

黄志清 ;

许哲健 .

中国专利 :CN113885491A ,2022-01-04

[4]

基于深度强化学习的无人驾驶车辆复杂场景决策控制方法 [P].

刘子桢 ;

李瑞刚 ;

曾星星 ;

袁开放 .

中国专利 :CN120406465A ,2025-08-01

[5]

基于深度强化学习的自动驾驶行为决策方法 [P].

杨明珠 ;

刘相伟 ;

李卓荦 .

中国专利 :CN111605565A ,2020-09-01

[6]

基于深度强化学习的无人艇目标追踪决策控制方法 [P].

王子豪 ;

胡淇元 ;

王瑞宇 ;

谢文博 ;

宋锐 ;

李政霖 ;

周洋 ;

彭艳 ;

谢少荣 .

中国专利 :CN119575984A ,2025-03-07

[7]

基于深度强化学习的自动驾驶车辆决策的方法和装置 [P].

赵欣 ;

刘得鑫 ;

范天赞 ;

李欣蓬 ;

武晓玥 ;

李栋梁 .

中国专利 :CN120327538A ,2025-07-18

[8]

基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法 [P].

李雪原 ;

高鑫 ;

胡铭靖 .

中国专利 :CN118092438A ,2024-05-28

[9]

基于多维加权图分层强化学习的自动驾驶多车决策方法 [P].

李雪原 ;

高鑫 ;

胡铭靖 .

中国专利 :CN118092438B ,2025-07-25

[10]

基于深度强化学习的自动驾驶行为决策方法 [P].

邹俊逸 ;

汪海鑫 .

中国专利 :CN118025230A ,2024-05-14

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