基于贝叶斯网络的无人驾驶行为决策研究
无人驾驶系统的决策系统是决定无人驾驶汽车安全性、稳定性的关键技术,是无人驾驶汽车智能程度的体现.本文旨在研究一种基于因果推理的无人驾驶行为决策模型,即理性决策,而不是相关推理.建立了基于贝叶斯网络和强化学习的决策模型,结合深度学习,基于规则的专家系统的特性,深入研究决策模型在样本比较少或数据部分缺失的情况下,提高复杂场景下的适应性、提升泛化能力和迁移学习能力.
无人驾驶、行为决策、贝叶斯网络、数据缺失
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TP391(计算技术、计算机技术)
2021-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
93-96,100
