本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛?cè)很嚨闹悄軟Q策實(shí)現(xiàn)方法，包括：采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛?cè)很嚨男旭偔h(huán)境以及周圍車輛的行駛環(huán)境進(jìn)行觀測，在各自車輛的處理器內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)模型加密后發(fā)送給邊緣計(jì)算服務(wù)器，邊緣計(jì)算服務(wù)器綜合訓(xùn)練邊緣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練后的模型同時(shí)發(fā)送給云計(jì)算服務(wù)器，云計(jì)算服務(wù)器將綜合各模型進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練好的模型信息發(fā)送給邊緣計(jì)算服務(wù)器和車輛終端，進(jìn)行車輛終端的模型信息更新，采用聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的智能決策功能。本發(fā)明有助于減少大數(shù)據(jù)通信條件的影響，解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不平衡問題，有助于實(shí)現(xiàn)計(jì)算負(fù)載和資源分配更加智能，也實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛汽車群體決策的強(qiáng)大環(huán)境認(rèn)知能力。