通过采用深度强化学习从事自主驾驶车辆上的车辆跟随和变道模型，本论文探讨了解决构成道路阻塞的突发情况，提出了基于 Markov 决策过程和 MEC 辅助架构的综合决策控制系统，并通过 SUMO 模拟器和 OPENAI GYM 评估了该模型的性能，结果显示使用 ε-greedy 策略进行训练的 DQN 代理明显优于使用 Boltzmann 策略进行训练的代理。

Sep, 2023

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

利用深度强化学习（DRL）和混合 A * 路径规划方法，在自动驾驶系统中实现高级决策与低级轨迹规划，并通过真实系统验证其可行性。

Jul, 2024

机器学习在自主驾驶车辆的决策制定中优于许多基于规则的方法，我们通过提出一种基于强化学习的框架 'DRNet'，使用深度强化学习 (DRL) 来改进车道切换，并结合安全验证来确保只选择安全动作。

Nov, 2023

该论文介绍了一种基于深度强化学习的方法，用于自动生成通用决策功能。通过在模拟环境中训练深度 Q 网络代理以处理卡车挂车组合的速度和车道变换决策，并在公路驾驶案例中表明该方法产生的代理匹配或超过了常用的参考模型。为了展示该方法的普适性，通过在对向交通的道路上训练它来训练同样的算法以进行超车案例的测试。此外，还介绍了一种将卷积神经网络应用于表示可互换对象的高级输入的新方法。

Mar, 2018

本研究使用深度强化学习来生成一种连续控制规划方案，让自动驾驶汽车在拥挤的道路上实现车道变换，并与基于模型预测控制算法进行对比测试。

Sep, 2019

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

本文提出了一种基于预测的深度强化学习决策模型，考虑了周围车辆的操作意图，并使用真实交通数据进行训练。经过模拟测试，结果表明和基于深度强化学习的模型相比，该模型在复杂的高速公路驾驶场景中提高了决策性能，从而减少了碰撞数量，实现了更安全的驾驶。

Sep, 2022

本研究通过实现、评估和比较两种深度强化学习算法（Deep Q-networks 和 Trust Region Policy Optimization）来训练自动驾驶车辆，以及开发和应用奖励函数，并在基于模拟环境的高速公路自动驾驶训练平台中进行评估，结果显示 TRPO 算法在大多数情况下以及将多种驾驶演练和多种路况情况集成于一体的 ComplexRoads 训练环境中效果最佳。

Jun, 2023

通过将人类驾驶员的决策作为安全演示进行学习，本研究提出的基于强化学习的决策策略在实践中可显著提高自主驾驶汽车的安全性。

Jul, 2022