摘要
本申请提供一种智能车辆路径规划方法、装置、设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域，包括：根据第一时刻目标车辆周围环境中障碍物的状态信息以及目标车辆的运动状态信息，确定第一时刻目标车辆的第一状态；由预训练的强化学习模型确定第一状态对应的最优缩放因子；根据最优缩放因子，计算采样点间隔并以该采样点间隔采集多个采样点；根据多个采样点的空间坐标数据，确定目标行驶路径方程；控制目标车辆按照目标行驶路径方程所表征的目标行驶路径行驶。本申请中强化学习模型通过训练，可以根据目标车辆第一状态，确定当前最优的缩放因子，从而可以实现根据目标车辆周围障碍物密度大小调节缩放因子的大小，能够适应复杂多变的道路交通环境。
