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基于环境表征的强化学习自动驾驶策略
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2026-02-03

    • 基于环境表征的强化学习自动驾驶策略

    • Autonomous driving policy based on reinforcement learning with environment representation

    • “自动驾驶领域迎来新突破，专家提出基于环境表征的强化学习策略，显著提升驾驶策略学习效率与场景适应性，为自动驾驶发展提供有力支持。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第10期 页码：3169-3179
    • 作者机构：

      1.华南理工大学 机械与汽车工程学院，广州 510640

      2.广东省汽车工程重点实验室，广州 510640

    • 作者简介：

      罗玉涛（1972-），男，教授，博士. 研究方向：自动驾驶及新能源汽车. E-mail： ctytluo@scut.edu.cn

    • 基金信息：
      工信部制造业高质量发展专项项目(R-ZH-023-QT-001-20221009-001);广州市科技计划项目(2023B01J0016)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231428    

      中图分类号： U463.6;TP181

    • 收稿：2023-12-20，

      纸质出版：2025-10-01

    移动端阅览

  • 罗玉涛,薛志成.基于环境表征的强化学习自动驾驶策略[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(10):3169-3179. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231428.

    LUO Yu-tao,XUE Zhi-cheng.Autonomous driving policy based on reinforcement learning with environment representation[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(10):3169-3179. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231428.

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