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

本篇论文提出了一种自动驾驶的决策方法，采用了 POMDP 和 Monte Carlo tree search 等方法对车辆在道路上的交互进行建模和规划，实现了高质量的行驶决策。

Mar, 2023

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

通过集成大型语言模型（LLM）与强化学习（RL）和 PID 控制器，本研究提出了一种名为 HighwayLLM 的新方法，用于实现高速公路自动驾驶的安全、无碰撞、可解释的决策过程。

May, 2024

自动驾驶是一项新兴技术，本论文提出了一种基于深度强化学习的参数化决策框架，AUTO，在感知多模态状态特征基础上设计了图形模型来学习多模态语义特征的状态表示，并通过混合奖励函数考虑安全、交通效率、乘客舒适度等因素，以生成最佳行动。通过广泛实验，证明了 AUTO 在宏观和微观效果上领先于现有技术。

Dec, 2023

提出了一种基于深度强化学习的信号控制系统，该系统可以根据交通状况动态调整信号并使用重新路由技术平衡道路网络上的车辆，以帮助优化交通流的管理和减少拥堵。

Jun, 2022

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

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

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

自动驾驶有潜力彻底改变个人、公共和货物运输的机动性。通过准确感知环境并利用可获得的传感器数据，自动驾驶需要规划一条安全、舒适和高效的运动轨迹。为了提高安全性和前进步伐，许多研究依赖于预测周围交通的未来运动。模块化的自动驾驶系统通常将预测和规划作为顺序独立的任务处理。然而，这种方法虽然考虑到了周围交通对自车的影响，却未能预测交通参与者对自车行为的反应。最近的研究表明，将预测和规划整合为相互依赖的联合步骤是实现安全、高效和舒适驾驶的必要条件。本研究系统回顾了基于深度学习的预测、规划和集成预测规划模型的最新进展。考虑到模型架构、设计和行为方面，综合了集成的不同方面，并将它们相互关联。此外，我们讨论了不同集成方法的意义、优势和限制。通过指出研究中的空白、描述相关的未来挑战以及突出研究领域的趋势，我们确定了未来研究的有希望的方向。

Aug, 2023