深度强化学习在无人驾驶路径规划中的应用
摘要
随着人工智能技术的快速发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在无人驾驶技术中的应用日益广泛。路径规划作为无人驾驶系统的核心技术之一，直接影响车辆行驶的安全性与效率。文中系统综述了深度强化学习在无人驾驶路径规划中的关键技术、典型算法及其应用现状，分析当前存在的挑战与不足，并探讨未来的发展方向。通过对比传统路径规划方法与基于DRL的方法，验证其在复杂动态环境下的优越性，旨在为无人驾驶技术的进一步发展提供理论依据与技术支持。
引用本文（GB/T 7714）
江涛 陈. 深度强化学习在无人驾驶路径规划中的应用[J]. 智能城市应用, 2025.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。