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4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
自主驾驶的深度加固学习...
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