论文对比四种强化学习算法在自动驾驶决策中的表现
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论文对比四种强化学习算法在自动驾驶决策中的表现
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AI 综述
Dechen Xie 和 Mushuang Liu 在 arXiv 发表论文，将 FVI、RCPI、DQN、D-DDPG 四种强化学习方法应用于同一个无信号交叉路口的自动驾驶决策问题，从最优性与安全性、训练稳定性、训练与决策成本三方面进行对比。 论文称基于对比结果，可按是否已有模型、训练预算以及是否需要稳定训练来选择方法。
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最新进展10月15日 12:00
论文对比自动驾驶决策中四种强化学习算法的性能报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv eess.SY 系统与控制精选论文对比自动驾驶决策中四种强化学习算法的性能
arXiv 论文在无信号交叉路口的同一自动驾驶决策问题上，对比了 FVI、RCPI、DQN 和 D-DDPG 四种强化学习方法在最优性与安全性、训练稳定性、训练与决策成本上的表现。
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