智能驱动增强学习的鲁棒性评估

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

采用奖励机制的智能驱动增强学习的鲁棒性问题需要进一步研究以加强当前先进的增强学习方法并达到应用于关键任务的状态。

该研究比较了自动驾驶场景下的Robust Adversarial Reinforcement Learning和Neural Fictitious Self Play算法的性能。结果显示，对手更好地捕捉了有意义的干扰，提高了驾驶效率并减少了碰撞率。

Neural Fictitious Self Play Robust Adversarial Reinforcement Learning 性能 碰撞率 自动驾驶
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