(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求， 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格，提出了 种驾驶风格分类模型。
(2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求， 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种深度强化学习算法建立了决策模型。
(3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题，基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。
2024-03-11 19:38:09
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通过对人脑认知方式的研究，将生物神经与数学建模相结合的研究方法，在自主调节发育网络中融入决策计算模型来构建智能体，实现网络无需训练数据，可自主在环境中发育学习，根据需要动态的添加新的神经元节点，最终以更小的代价完成任务。
2022-11-06 14:18:38
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人工智人-家居设计-RoboCup救援仿真系统中的移动智能体行为决策研究.pdf
2022-07-03 19:03:40
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人工智能-机器学习-打的软件对出租车司机行为决策省略究技术效率与配置效率的双重视
2022-05-04 12:05:28
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adas算法行为决策算法，另外还包含了自动驾驶学习资料：
涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器；
1. apollo相关的技术教程和文档；
2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等）
3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍
4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码
5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。
6.规划控制相关的算法论文介绍
2021-08-29 16:34:49
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