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%。

HAD-Gen: Human-like and Diverse Driving Behavior Modeling for Controllable Scenario Generation
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