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多模态赋能：强化学习在仿真驾驶策略中的深度探索与实践.docx

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    多模态赋能：强化学习在仿真驾驶策略中的深度探索与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    1.1.1研究背景

    自动驾驶技术作为当今交通领域的前沿研究方向，被视为解决交通拥堵、提升交通安全以及提高出行效率的关键途径，受到了学术界和工业界的广泛关注。近年来，随着传感器技术、人工智能算法以及计算能力的飞速发展，自动驾驶技术取得了显著的进展，从早期的理论探索逐渐迈向实际应用阶段。

    强化学习作为一种基于环境反馈进行决策优化的机器学习方法，在自动驾驶领域展现出了巨大的潜力。它能够使车辆在复杂多变的交通环境中，通过与环境的不断交互学习，自主地寻找最优的驾驶策略，从而实现安全、高效的行驶。例如，在路径规划方面

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