本发明基于神经网络以及深度强化学习做了一个融合运用，采用多层网络架构丰富对于轨迹预测的已知量导入，能够在避免过拟合的情况下进一步提升对于轨迹预测的精度，同时采用DDPG强化学习网络架构，其属于介于“监督学习”和“非监督学习”之间的一种架构，能够进一步提升算法的鲁棒性，避免针对非训练数据集的情况出现太差的效果，进一步保障车辆行驶的安全性与算法的鲁棒性提升。
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“基于深度强化学习与神经网络的轨迹预测模型方法、系统及装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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