本文探讨了深度强化学习在自动驾驶中的应用，重点解决安全性和决策问题。研究提出了多种算法和系统，包括基于Q-learning和NEAT的比较、基于风险预测的驾驶策略，以及结合变分推断与归一化流的安全通用端到端自动驾驶系统。实验结果表明，这些方法在复杂场景中显著提升了安全性能和驾驶效率。

本文提出了一种基于强化学习的框架，旨在优化自动驾驶车辆的网络选择和驾驶策略，以最小化碰撞和最大化通信数据速率。通过多目标马尔可夫决策过程，结合深度 Q 网络和变分量子电路，研究了车辆运动动态与通信效率之间的关系，验证了该方法在安全驾驶和连接性改善方面的有效性。