基于强化学习的虚拟边缘场景自动生成系统及其方法

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基于强化学习的虚拟边缘场景自动生成系统及其方法
申请号:CN202510513867
申请日期:2025-04-23
公开号:CN120431255A
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能和自动驾驶技术领域,具体涉及基于强化学习的虚拟边缘场景自动生成系统及其方法,包括生成对抗网络模块,利用双通道生成器和判别器生成虚拟场景,交互模块将场景输入驾驶策略模型并获取评估结果,强化学习模块自动调整场景生成权重,减少人工干预,提升训练效率和生成质量,场景筛选模块基于深度神经网络评估并筛选高质量场景,场景重构模块自适应重构低质量区域,多模态融合模块整合多源环境约束数据。创新的双通道对抗生成机制同时优化场景真实性和危险性,提高生成场景的质量和实用性,该系统融合了生成对抗网络、强化学习、深度神经网络等多学科知识,为自动驾驶提供高效、实用的虚拟训练场景。
技术关键词
生成对抗网络 自动生成系统 重构模块 深度神经网络 仿真环境 多尺度特征金字塔 融合多模态特征 交通流 自动生成方法 策略 自动驾驶技术 特征提取单元 特征提取网络 优化场景 生成机制