BriefGPT - AI 论文速递

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通过数据正则化的自博弈强化学习实现与人类兼容的驾驶伙伴

用 HR-PPO 多智能体算法通过自我对抗训练实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚,从而在模拟中培训和评估具有可扩展性的自动驾驶系统,以达到高目标实现率、低离道率和低碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。

使用HR-PPO多智能体算法训练和评估自动驾驶系统,实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚。目标是提高实现率、降低离道率和碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。

HR-PPO多智能体算法 人类驾驶参考政策 实现率 正则 离道率 自动驾驶系统

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