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公开（公告）号CN123013695A | 申请号CN202611345293.6 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人北京理工大学 |
分类号G06F30/27(2020.01), G06N3/0985(2023.01), G06N3/092(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06F111/08(2020.01) | 申请日2026-09-01 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661699355500005 | 源数据页码84 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种基于元强化学习的自动驾驶赛车仿真到现实迁移方法，构建了面向自动驾驶赛车场景的元强化学习整体框架，将元强化学习（RL²框架）首次引入自动驾驶赛车领域，设计了完整的训练与部署流程，解决了该场景下仿真策略难以向现实迁移的固有问题，能够在不依赖测试时在线微调的前提下，使自动驾驶赛车策略既能保持高速竞技性能，又能根据实际部署环境的动力学特性进行快速在线适应，从而实现稳定、高速的仿真到现实零样本迁移。
附图 1