本发明属于自动驾驶控制方法技术领域，具体涉及一种基于强化学习的智能自动驾驶控制方法，通过使用开源的物理引擎PyBullet建立模拟环境，设计以圈速为评价标准的自动驾驶赛车任务，完成一圈赛道的自动驾驶，并且不发生任何碰撞，建立一个基于URDF模型的刚体汽车模型，并利用汽车模型模拟激光雷达的输入；将设计的任务转化为一个部分可观测的马尔可夫决策过程；基于python语言，利用Tensorflow框架，建立Dreamer算法模型；对输入的激光雷达信息进行预处理等处理过程，实现自动驾驶算法的快速训练，不需要设计复杂的控制策略和调试控制参数，且具有良好的泛化性和迁移性，可以适应不同的模拟与现实环境，有良好的自动驾驶效果。
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“基于强化学习的智能自动驾驶控制方法” 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。
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来源：北方有色网
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