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HAD-Gen: Human-like and Diverse Driving Behavior Modeling for Controllable Scenario Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出HAD-Gen框架，以解决传统驾驶模型在模拟人类驾驶行为多样性方面的不足。通过聚类车辆轨迹和最大熵逆强化学习，该框架实现了更人性化的驾驶行为，实验结果显示其场景生成能力优于以往方法，目标达成率高达90.96%。
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关键要点
- HAD-Gen框架旨在解决传统驾驶模型在模拟人类驾驶行为多样性方面的不足。
- 该框架通过聚类车辆轨迹数据和最大熵逆强化学习，模拟出多样化和人性化的驾驶行为。
- 实验结果显示，HAD-Gen在场景生成能力上优于以往方法，展现出更强的泛化能力。
- HAD-Gen的目标达成率高达90.96%。
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