自主高速公路驾驶增强安全的深度强化学习
为了确保机器人等自主车辆的广泛部署，本文提出了一种新的闭环范式用于综合安全控制策略，明确考虑系统在可能的未来情景下的演变不确定性，通过物理动力学和机器人的学习算法共同推理，利用对抗深度强化学习进行放大，展示了该框架能够处理贝叶斯信念传播和大规模预训练神经轨迹预测模型引起的隐式学习。
Sep, 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
本研究通过引入注意力机制的自我感知模块，根据碰撞率、成功率、停滞率和总奖励等四个指标，对交叉口和环岛等复杂路口环境下的自主驾驶深度强化学习模型进行安全性能评估，并发现引入自我感知模块的 DQN 可显著提高安全表现。
Jan, 2022
现有的先进驾驶辅助系统主要关注直接前方的车辆，通常忽视了来车的潜在风险。本研究引入了一种基于深度强化学习的新算法，用于纵向控制和避撞，该算法有效地考虑了前后车辆的行为，并在模拟的高风险情况下实施，如紧密行驶的多车辆场景中的紧急刹车，传统系统通常难以应对。实验证明该算法能够防止潜在的连环碰撞，包括涉及重型车辆的碰撞。
Apr, 2024
研究开发了一个新型仿真环境，采用深度强化学习的方法训练代理人，在动态和不确定的交通环境中实现了一致的性能，并表明所提出的数据驱动方法在嘈杂的环境中表现显著优于完全依赖启发式的方法。
Sep, 2019
此研究比较了两种可学习导航策略（安全和不安全），表明安全策略能够在训练过程中生成具有更大间隙（与障碍物之间的距离）的轨迹，减少碰撞，且不影响整体性能。
Jul, 2023
智能驾驶系统应能根据当前环境和车辆状况动态制定适当的驾驶策略，确保系统的安全可靠性。本文介绍了一种适用于复杂和各种场景的安全通用端到端自动驾驶系统（SGADS），该系统结合了变分推断与归一化流，使智能车辆能够准确预测未来的驾驶轨迹，并提出了鲁棒安全约束的制定方法。此外，我们将强化学习与示范结合，以增强智能体的搜索过程。实验结果表明，与现有方法相比，我们的 SGADS 能够显著提高安全性能，在复杂城市场景中展现出强大的泛化能力，并提高智能车辆的训练效率。
Jan, 2024
本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。
Jul, 2022