自动驾驶 强化学习 城市道路

自动驾驶中的强化学习在城市道路上发挥着重要作用。强化学习可以帮助自动驾驶车辆做出决策，例如在交通拥堵情况下选择最佳路线，避免碰撞或与其他车辆进行协调。此外，强化学习还可以用于改进自动驾驶车辆的驾驶技能和适应能力，使其能够应对不同的城市道路场景和复杂的交通环境。

另外，多智能体强化学习技术也可以应用于自动驾驶的城市道路中。它可以帮助多个自动驾驶车辆之间进行高层次的决策和协调，例如超车或在没有信号控制的情况下通过十字路口。同时，通过控制其他车辆的智能体，多智能体强化学习方法还可以用于测试自动驾驶策略，并暴露其在面对不规则或违反道路规则行为时的弱点。此外，多智能体强化学习方法还可以在制定自动驾驶安全策略方面发挥重要作用。