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

本文介绍了一种利用深度强化学习解决自动驾驶问题的方案，不同于其他机器人任务，自动驾驶需要确保功能安全和在多个智能体情境下执行正确的决策，其中的主要挑战包括如何处理多个智能体的不确定行为，以及如何在 “Desires” 策略和难以控制的路径规划之间实现平衡。

Oct, 2016

本研究旨在利用深度确定性策略梯度算法来应对自主驾驶中复杂的状态和行动空间，我们选择 The Open Racing Car Simulator (TORCS) 来模拟实验环境，并选择适宜的传感器信息设计奖励机制并建立 DPPG 模型，实验结果表明模型在多种场景下均取得了良好的效果。

Nov, 2018

使用深层强化学习训练神经网络来实现自动驾驶规划栈中的控制系统，不仅使模拟环境中的自动驾驶汽车能够在没有障碍物的情况下平稳、安全地行驶，在真实世界城市中也能表现出良好的泛化能力。

Jul, 2022

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

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

本文旨在调查深度学习技术在自驾车领域中的最新进展及其强项与局限性，涵盖了基于人工智能的自动驾驶架构、卷积和循环神经网络、深度强化学习范式等内容，以及感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法。同时，重点探讨了当今在设计自动驾驶人工智能架构中所面临的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件等。

Oct, 2019

本文提出了一种安全的深度强化学习自动驾驶系统，采用了基于规则和基于学习的方法，其中包括手工制作的安全模块和动态学习的安全模块，通过模拟环境的实验结果证明了其优异的性能。

Oct, 2019