使用 MGAIL 在密集城市自动驾驶方面进行了第一次大规模应用，通过使用分层模型和经过现实汽车采集的经验轨迹进行性能度量，并结合闭环 MGAIL 损失和开环行为克隆损失实现了稳健的导航策略。

Oct, 2022

本文提出了一种神经运动规划器 (NMP)，用于在复杂的城市场景中学习自主驾驶，包括交通灯处理、让路和与多个道路用户的交互。通过输入原始的 LIDAR 数据和高清地图，NMP 生成可解释的中间表示形式，以及定义了自动驾驶汽车在规划范围内可以采取的每个位置的良好程度的成本体积。最后，本文的实验结果表明，学习成本体积可以生成比所有基线更安全的规划。

Jan, 2021

本研究提出了一种层次学习方法，该方法使用未经预设奖励功能的无监督技能发现获取运动原语作为动作，可减少基于惩罚奖励机制的强化学习方法的总训练时间，该方法通过模拟实验表明其产生的驾驶员模型能够更快地展现高性能。

Feb, 2023

通过学习驾驶员示范，我们提出了一种可解释神经规划器，用于回归热力图，有效代表自主车辆在鸟瞰图中的多个潜在目标，以解决现实场景中存在的多个可接受计划问题，并通过使用负高斯核来加强热力图回归的监督学习，从而提高碰撞回避效果。我们在 Lyft 开放数据集上的系统评估表明，与之前的工作相比，我们的模型在多样的真实驾驶场景中实现了更安全和更灵活的驾驶性能。

Sep, 2023

本文提出一种利用深度强化学习的自主驾驶行为规划模型，通过预测未来交通情况，将高层行为规划接口化，并通过循环规划策略进行实验验证。

Apr, 2023

通过引入分层行为和运动规划（HBMP），我们在学习驾驶解决方案中显式地建模行为，解决了不同场景的 RL 训练效率低下的问题，并在 SUMO 的快速事件仿真器中进行训练，最终在 CARLA 动力学仿真器中进行训练并转移到现实世界，证明了该方法的有效性和可推广性。

May, 2020

利用数据驱动的模仿学习框架，通过模仿一个清晰的预测者，解决了机器人规划中的优化问题，从而为序列决策制定了更好的战略。在信息不完整的计划问题上进行了验证，包括真实的无人机实验，并且表现优于现有的算法。

Nov, 2017

本论文提出了一种基于分层强化学习方法的行动和轨迹规划器，有效地解决了城市自动驾驶场景下的多任务多车辆决策问题，并通过在 CARLA 模拟器中进行广泛实验证明了其显著的性能提升。

Jun, 2023

基于模仿的驾驶规划者在最近几年取得了相当大的成功。然而，由于缺乏标准化的基准，各种设计的有效性仍然不清楚。新发布的 nuPlan 解决了这个问题，提供了一个大规模的真实世界数据集和一个标准化的闭环基准，以便进行公平比较。利用这个平台，我们对两个基本但尚未充分探索的方面进行了全面研究：自我规划的基本特征和减少复合误差的有效数据增强技术。此外，我们还强调了当前学习系统忽视的模仿差距。最后，结合我们的发现，我们提出了一个强大的基准模型 - PlanTF。我们的结果表明，一个经过精心设计的纯模仿规划者可以在与包含手工规则的最先进方法相比具有高度竞争力的性能，并在长尾案例中展示出卓越的泛化能力。我们的模型和基准可供公开使用。项目网站：https://this URL

Sep, 2023

本论文提出了一种全新的端到端可学网络，它可以对自动驾驶车辆进行联合感知、预测和运动规划，并产生可解释的中间表示。它的运动规划成本与感知和预测估计一致，通过使用一种新的可微分语义占用表示法作为运动规划进程的成本实现。通过从人类示范中端到端学习，用大规模手动驾驶数据集和闭环模拟实验表明，所提出的模型在模仿人类行为和产生更安全的轨迹方面明显优于现有技术。

Aug, 2020