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学生，MIT-WPU摘要本研究论文对深度强化学习在推动自动驾驶汽车的感知和决策方面推动进步方面所扮演的关键作用进行了简短的探索。通过深度学习和强化学习技术的融合，我们深入研究了这些方法如何协同促进在复杂且动态变化的环境中增强自动驾驶汽车的导航水平。重点是简化的演示文稿，本文提供了对自动驾驶汽车使用的各种感知算法的简洁而深刻的概述，强调对象检测，语义细分和基于激光雷达的技术。同时，它深入研究了深度强化学习的基本原理，阐明了这种合并在加强实时决策过程中的应用。承认简洁的约束，该论文简要介绍了关键方面，例如数据收集的复杂性和模型培训的关键作用。此外，该论文涉及自动驾驶部署固有的道德考虑，并强调了它们在塑造AI驱动运输的未来方面的重要性。从实际实施中汲取灵感，简洁地提出了案例研究，以说明自动驾驶汽车中深钢筋学习技术的切实整合，从而展示了其对增强导航能力的影响。1。浏览复杂的城市景观需要先进的技术。关键字：深度强化学习，自动驾驶汽车，感知算法，决策，导航，实时处理，深度学习，强化学习，道德考虑，案例研究。引言背景自动驾驶汽车已成为现代运输中的革命范式，承诺重塑人们和商品的移动方式。这些车辆配备了高级传感器，相机和处理单元，使它们能够在无人干预的情况下与环境进行导航和互动。但是，将自动驾驶汽车无缝整合到我们的日常生活中取决于他们准确地感知环境并实时做出迅速，明智的决定的能力。这项研究的重点是两个重要领域的融合：通过深度强化学习的视角，感知和决策。通过将深度学习的模式识别与强化学习的顺序决策技巧相结合，我们正在努力为自动驾驶汽车配备复杂的现实世界情景所需的工具。
自动驾驶汽车：深钢筋的应用...
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