基于深度强化学习的车道保持方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111111167.1

申请日：

2021-09-18

公开(公告)号：

CN113844448A

公开(公告)日：

2021-12-28

发明(设计)人：

杨冬立张俊阳罗科冯明杰

申请人：

申请人地址：

523000 广东省东莞市松山湖园区学府路1号13栋703室

IPC主分类号：

B60W3012

IPC分类号：

G06F3027 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

广东新叶知识产权代理事务所(普通合伙) 44799

代理人：

王明超

法律状态：

公开

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
2021-12-28	公开	公开
2022-01-14	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):B60W 30/12 申请日:20210918

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的车道保持方法 [P].

杨冬立 ;

张俊阳 ;

罗科 ;

冯明杰 .

中国专利 :CN113844448B ,2024-11-26

[2]

基于深度强化学习的自动驾驶车道保持决策方法 [P].

刘浩林 ;

张晓晖 ;

白文奇 ;

王晓娟 .

中国专利 :CN119283855A ,2025-01-10

[3]

一种基于深度强化学习的车道保持控制算法及系统 [P].

边有钢 ;

王静雅 ;

谢国涛 ;

胡满江 ;

秦晓辉 ;

王晓伟 ;

徐彪 ;

秦兆博 ;

孙宁 ;

丁荣军 .

中国专利 :CN110654384A ,2020-01-07

[4]

基于深度强化学习的个性化学习推荐方法 [P].

汤胤 ;

黄书强 ;

王雯 .

中国专利 :CN108614865B ,2018-10-02

[5]

基于深度强化学习的可变车道及交通信号协同控制方法 [P].

丁川 ;

聂午阳 ;

鹿应荣 ;

鲁光泉 .

中国专利 :CN111915894A ,2020-11-10

[6]

基于深度强化学习的主动监听方法 [P].

唐岚 ;

陈家乐 .

中国专利 :CN114884547B ,2025-07-01

[7]

基于深度强化学习的主动监听方法 [P].

唐岚 ;

陈家乐 .

中国专利 :CN114884547A ,2022-08-09

[8]

基于深度强化学习的VNF调度方法及装置 [P].

邢彪 ;

郑屹峰 ;

张卷卷 ;

陈维新 ;

章淑敏 .

中国专利 :CN112311578A ,2021-02-02

[9]

基于深度强化学习的激光功率参数优化方法 [P].

张凯 ;

朱继伟 ;

任冰冰 ;

汪国强 ;

李建森 ;

邹志永 .

中国专利 :CN120145855A ,2025-06-13

[10]

基于相互学习的深度强化学习方法 [P].

侯璐 ;

韩莹 ;

潘真真 ;

韩灵怡 .

中国专利 :CN118446278A ,2024-08-06

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