基于强化学习的智驾场景自适应教学方法及系统

本发明提供基于强化学习的智驾场景自适应教学方法及系统，涉及强化学习技术领域，包括基于历史数据训练多个场景识别模型，并对历史数据进行场景分类，生成带标签的训练样本集。利用强化学习算法训练得到针对不同场景类型的智能驾驶决策模型。在实际驾驶过程中，根据实时采集的车辆位置、车速、加速度等信息，识别当前驾驶场景，并选择对应的决策模型输出标准驾驶行为序列。将驾驶员实际行为与标准行为进行对比，计算偏差值，并根据偏差值确定教学反馈策略，实时输出驾驶指导信息，并将驾驶员反馈用于更新决策模型。本发明能够根据不同驾驶场景提供个性化教学，提高驾驶员的驾驶技能，增强驾驶安全性。