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缩放机器人车辆的建模、定位和深度强化学习路径跟踪控制：设计与实验验证
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种基于深度强化学习的轨迹追踪方法，提高了自动驾驶系统的鲁棒性和准确性，同时增强了多功能性。实验证明了该方法的高效性和有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于深度强化学习的轨迹追踪方法。
- 该方法用于自动驾驶系统的运动相关模块。
- 通过表示学习和探索性质提高了鲁棒性和准确性。
- 采用无模型和数据驱动的方式增强了多功能性。
- 大量实验证明了该方法的高效性和有效性。
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