研究论文 · 2022.03.11
利用无模型强化学习自动学习安全关键驾驶的后备策略
Automatically Learning Fallback Strategies with Model-Free Reinforcement Learning in Safety-Critical Driving Scenarios
资料概述
该方法依据智能体轨迹间距离增加奖励，鼓励探索主要策略之外的状态区域。自动驾驶示例展示不同替代行为模式的学习，为后备策略提供候选方案。
原文作者提供的信息
以下为 arXiv 上作者提供的信息。
To appear in proceedings of International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT) 2022
版本: arXiv v1 — manuscript revision