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autonomous vehicle control
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RACE-SM: 基于强化学习的社交出口匝道合并的自主控制
提出了一种基于学习的新型加速和换道决策模型，该模型明确考虑了自我车辆及周围车辆的效用，以产生社会可接受的行为。仿真结果表明，考虑周围车辆在奖励函数设计中的重要性，并直接考虑并道对周围车辆的影响，该模型在避免事故、近距离避开和反社会行为方面与
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4 months ago
利用高斯过程模拟人类驾驶员的操作行为
本文提出一种基于多输出高斯过程的模拟人类驾驶员交互的方法，并将其作为 “层次化推理” 方法的改进。提出的方法采用连续域框架使无限的策略空间成为可能，进而为自动驾驶控制算法的验证创建高保真仿真平台。
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3 years ago
深度强化学习实现高速自主漂移
本研究采用最新的深度强化学习算法（软演员 - 评论家），提出了一种不需要明确运动方程的强健漂移控制器，通过对不同难度的赛道进行训练，使车辆能够快速、稳定地漂移通过各种锐利的拐角，控制器被证明具有良好的泛化能力，可以直接处理具有不同物理特性的
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5 years ago
NIPS
端到端控制的空间不确定性采样
本文提出了一种利用特征映射相关性估计不确定性的贝叶斯神经网络用于端到端控制，该方法在传统元素级 dropout 方法上实现了更好的模型拟合和更紧密的不确定性估计。
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6 years ago
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