TorchDriveEnv: 自主驾驶的强化学习基准测试 — 具有反应性、现实性和多样性的非可玩角色
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用全面集成的行为仿真 API，TorchDriveEnv 提供了一个易于使用且易于修改的轻量级 Python 强化学习基准，用于训练和评估驾驶模型，并与数据驱动的非玩家角色（NPC）进行比较，其初始化和驾驶行为具有反应性、逼真性和多样性，难易程度相对较高。
本文介绍了MetaDrive驾驶仿真平台，用于研究机器自我行驶的强化学习算法。通过构建各种任务和基准测试，评估了机器在不同场景下的行为，并提出了安全强化学习算法和多智能体强化学习算法的基准测试。训练循环的增加可以提高机器的推广能力。
