利用学习规划和逆强化学习，本文通过一个轻量级和易于解释的安全过滤器来过滤生成的轨迹，使用一个得分模型对剩余轨迹进行评分，并使用最佳轨迹跟踪自动驾驶车辆的低级控制器。我们使用超过 500 小时的专家驾驶实例进行了实验验证，证明了我们的算法在高峰期的拉斯维加斯能够在各种复杂情况下实现完全自主驾驶的良好表现，并公开了该数据集以帮助未来的研究。

Jun, 2022

本研究首次将深度强化学习应用于自动驾驶，通过模型自主探索学习一个仅需单目图像为输入的车道跟踪策略，并采用单一、易于获取的奖励措施：在无安全司机控制下行驶的距离。我们使用连续的、无模型的深度强化学习算法，并在车上执行所有探索和优化过程，为自动驾驶开发了一个新的框架，摆脱了对定义逻辑规则、制图和直接监督的依赖，同时也探讨该方法面对更广泛自动驾驶任务时的挑战和机会。

Jul, 2018

通过改良强化学习反求解奖励函数模型的 CNN-AIRL 方法以及使用对电子游戏环境进行了调整的自动编码器将专家演示转化为奖励网络的输入，本文在简单的 Catcher 游戏上取得了高水平表现，显著超越了 CNN-AIRL 基线，但在 Enduro Atari 赛车游戏中表现不佳，这彰显了需要进一步研究的必要性。

Oct, 2018

使用深度强化学习（DRL）和逆强化学习（IRL）将局部观察到的锥体位置映射到期望的转向角度以进行赛道跟踪。两种先进算法，软演员批评（SAC）和对抗逆强化学习（AIRL），在代表性模拟中训练模型。在仿真和现实世界中进行的测试表明，这两种算法都可以成功训练用于局部路径跟踪的模型。提出了未来工作的建议，以使这些模型能够适用于完整的 Formula:SAE 车辆。

Jan, 2024

本论文基于强化学习（RL）与 Deep Q-Learning 框架以及 CARLA 仿真环境，探索了一种实现自动驾驶车辆在高速行驶时保持车道并避让其他车辆的策略，以提高交通安全性。

Jun, 2023

自主驾驶汽车使用深度强化学习技术在不确定环境中进行决策，通过使用 CARLA 模拟器在真实城市环境中训练和测试自动驾驶模型，实现了准确的对象识别和距离估计以及有效的交通导航。

Oct, 2023

本文综述了深度强化学习算法在自动驾驶任务上的应用，包括分类、验证、测试和强化现有强化学习算法解决方案的方法，还介绍了相关领域和挑战。

Feb, 2020

本文介绍了利用深度强化学习和图神经网络，结合编码潜在状态和空间 - 时间关系的方法解决自动驾驶场景下规避横穿车辆的难点，实现了显著性能提升。

Nov, 2020

本文提出了不同的深度强化学习方法用于自动驾驶，分别包括离散行动类别中的深度 Q 网络算法 (DQN) 和连续行动类别中的深度确定性演员 - 评论家算法 (DDAC)，并在 TORCS 模拟器中测试了其性能。

Dec, 2016

本文提出了一个在复杂城市自主驾驶场景下使用无模型深度强化学习的框架，并在高清晰度驾驶模拟器中进行了验证。结果表明，与基线相比，我们的方法可以很好地解决任务，且表现显著优异。

Apr, 2019