提出了一种新颖的自主强化学习算法，能够根据智能体的学习进展生成自适应课程，使智能体能够高效地解决稀疏奖励迷宫导航任务，同时减少了手动复位。

Nov, 2023

实现自主学习的算法对于在真实环境中的机器人来说一直是个挑战，但本研究描述了一个实际的强化学习系统，通过在真实环境中进行训练，并借助人类的反馈来实现不间断的改进。该系统在不需要设计奖励函数或重置机制的情况下，通过自我监督学习算法和人类反馈产生的信息来指导探索和筛选学习策略。在模拟环境和真实世界中的机器人任务上的评估结果表明，该系统能够有效地学习行为。

Oct, 2023

本文提出了一种可以同时学习前向策略和清除策略的自动化安全有效的强化学习方法，可以显著减少手动重置，减少不安全的动作，并能自动诱导课程。

Nov, 2017

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

该研究比较了 Robust Adversarial Reinforcement Learning 和 Neural Fictitious Self Play 算法在自动驾驶场景下的性能表现，将学习问题定义为自主系统与环境干扰之间的两人博弈，扩展为半竞争的情况，结果表明对手更好地捕捉了有意义的干扰，从而产生了更好的驾驶效率和减少了与传统强化学习方法相比的碰撞率。

Mar, 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

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

该研究使用强化学习算法开发和训练了一个代理机器人，在模拟环境中利用激光和速度数据导航赛车，并在真实赛车场景中进行了实验评估，展示了强化学习算法在提高自主驾驶赛车性能方面的可行性和潜在优势。

Sep, 2023