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基于逆强化学习的自动驾驶车辆换道风险决策与轨迹预测研究
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶车辆（AVs）已成为交通领域的研究热点。在自动驾驶的众多挑战中，换道决策与轨迹预测是关键技术之一。换道决策的准确性直接关系到行车安全，而轨迹预测的精准性则影响到驾驶的舒适度和顺畅性。近年来，逆强化学习（IRL）在自动驾驶决策与规划方面展现出了显著的优势。本文将就基于逆强化学习的自动驾驶车辆换道风险决策与轨迹预测进行研究，旨在提升自动驾驶车辆的安全性和舒适性。
二、逆强化学习理论基础
逆强化学习是一种通过观察专家的行为数据来学习奖励函数的方法。在自动驾驶领域，逆强化学习可以用于从专家驾驶数据中学
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