基于生存理论训练机器学习的智能驾驶路径生成方法

机器学习技术广泛应用于车辆的智能驾驶,其中模型训练是该技术的关键,由于训练数据难以覆盖全部驾驶情况,使得极端状态下基于机器学习的智能驾驶系统存在失效风险,会造成重大交通事故.生存理论应用于车辆的道路安全态势感知具有理论优势,能客观地计算出车辆最大的高维生存空间,但该理论迭代计算繁琐,输出结果所需时间较长,无法满足高速车辆的实时控制,且生存核表面复杂,智能驾驶系统难以直接使用,需要将生存核转化为局部最优路径.鉴于此,设计一种基于生存理论的局部路径规划机器学习训练方法,通过对多种机器学习方法的特点进行分析,最终选定径向基神经网络来输出生存核中线投影.通过对比两种网络训练数据的输出效果,分析参数敏感