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一种基于社会价值取向的城市智能车辆拟人化决策方法
摘要文本
本发明公开了一种基于社会价值取向的城市智能车辆拟人化决策方法，包括：步骤一、采集车辆的运动几帧位图；步骤二、构建CNN‑LSTM混合网络并将所述CNN‑LSTM混合网络的输出进行特征融合，将所述车辆的运动几帧位图输入所述CNN‑LSTM混合网络获得不同目标的预测SVO值，以反映其社会价值取向，包括自身利益、他人利益和合作倾向；步骤三、基于SACER建立城市工况下的智能车辆决策模型，生成预测的驾驶员行为，包括加速、减速、变道等行为，以在交通中更好地与其他车辆互动。本发明具有提高拟人性和安全性的特点。
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130012 吉林省长春市前进大街2699号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于社会价值取向的城市智能车辆拟人化决策方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410162274.4 |
| 申请日 | 2024/2/5 |
| 公告号 | CN117709602A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06Q10/063 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 沈传亮; 张龙旭; 马骁远; 童言; 李熠; 李同济; 胡宏宇; 高镇海 |
| 地址 | 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.一种基于社会价值取向的城市智能车辆拟人化决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、采集车辆的运动几帧位图；步骤二、构建CNN-LSTM混合网络并将所述CNN-LSTM混合网络的输出进行特征融合，将所述车辆的运动几帧位图输入所述CNN-LSTM混合网络获得不同目标的预测SVO值；步骤三、基于SACER建立城市工况下的智能车辆决策模型，生成预测的驾驶员行为；所述城市工况下的智能车辆决策模型的输出为：
；式中，表示在/>时刻的状态/>下采取的行动，/>表示策略网络/>在给定当前时刻状态/>的条件下选择动作/>的概率，/>表示动作采样的概率分布的均值，/>表示动作采样的概率分布的方差。