本发明公开了一种基于模糊深度强化学习的自动泊车方法,其步骤包括：1构建模糊动作网络,输出控制指令从而建立样本池集合；2搭建模糊评价网络用于训练模糊动作网络；3搭建目标模糊评价网络与目标模糊动作网络,用于训练模糊评价网络；3以样本池集合中t时刻的样本{st,at,Rt,st+1}作为输入来训练网络；4将t+1的值赋给t返回步骤3继续学习,直到t＞C为止。本发明能通过结合模糊神经网络以及深度强化学习的控制方法来完成自动泊车,从而能使得自动泊车过程更加安全可靠,降低停车事故的发生。
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