《表1 神经网络的输入、输出特征》

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《基于强化学习的自动泊车运动规划》

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筛选的泊车数据通过训练神经网络来预测不同方向盘转角的概率。网络的输入和输出特征如表1所示。神经网络的输入为车辆相对库位的位姿，库位尺寸以及车辆当前实际方向盘转角。网络输出可能方向盘转角指令对应的概率。考虑泊车过程方向盘转角范围很大，为减小网络输出个数，精简网络结构，网络实际输出为相邻时刻方向盘转角变化值的概率。由于原始泊车数据中，每时刻方向盘转角变化为确定值，而网络输出是概率。因此，采用one-hot编码将确定值处理为概率值，即该方向盘转角变化值对应的概率为1，其余可能变化值对应的概率为0。