Soft Control: Soft Conservative KL Control of Transformer Reinforcement Learning in Autonomous Driving

 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了城市自动驾驶汽车在运动规划中因依赖模仿学习（IL）而导致的安全和可靠性问题。文章提出了一种将IL与强化学习（RL）相结合的方法，通过隐式熵-KL控制来降低过于保守的特性。研究结果表明，该方法在不同的城市仿真场景中显著提高了系统的鲁棒性，减少了超过17%的失败率，生成了更人性化的驾驶行为。

本研究提出了一种结合模仿学习与强化学习的方法，以解决城市自动驾驶汽车运动规划中的安全性问题。该方法显著提高了系统的鲁棒性，失败率降低超过17%。

transformer 安全性 强化学习 模仿学习 自动驾驶 运动规划
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