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文件名称:基于强化学习的自动驾驶路径规划与动态环境交互论文.docx
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总页数:9 页
更新时间:2025-08-27
总字数:约4.49千字
文档摘要

基于强化学习的自动驾驶路径规划与动态环境交互论文

摘要:本文针对自动驾驶系统在复杂动态环境下的路径规划与动态环境交互问题,提出一种基于强化学习的解决方案。通过分析现有路径规划方法的不足,以及强化学习在动态环境中的适用性,本文旨在为自动驾驶系统的路径规划与动态环境交互提供一种实用且高效的方法。

关键词:强化学习;自动驾驶;路径规划;动态环境;交互

一、问题的提出

(一)现有路径规划方法的不足

1.传统路径规划方法在处理动态环境时的局限性

在现有的自动驾驶路径规划方法中,许多研究者采用了基于规则、几何或优化理论的方法。然而,这些方法在处理动态环境时往往表现出较大的局限性。一方面,这些方法难以应对