面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法

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面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法
申请号:CN202411509352
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119442878B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法,属于新能源汽车与人工智能的交叉领域。该方法包括:S1:自定义离线训练与建模在线测试方案;S2:构建实时驾驶环境BEV感知方案;在自动驾驶仿真软件中加载离线训练场景与自定义测试地图,并根据nuScenes数据集配置摄像机;完成场景、车辆及传感器建模后,基于BEV Fusion算法对关键交通要素进行分割与检测;S3:通过BEV Fusion算法获得高维Camera BEV张量,利用深度强化学习算法训练“Alpha HEV具身智能模型”;S4:验证“Alpha HEV具身智能模型”。
技术关键词
变速器换挡策略 智能模型 能量管理策略 深度强化学习算法 学习型智能 自定义地图 训练场景 测试场景 智能混合动力汽车 单目摄像头 离线 仿真软件 车道 全球定位系统 节能驾驶策略 传感器采集设备 偏差 控制策略模型