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融合模型预测与强化学习的自动驾驶车辆控制：方法创新与实践探索.docx

发布：2025-04-23约3.43万字共27页下载文档
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融合模型预测与强化学习的自动驾驶车辆控制：方法创新与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着汽车工业的发展以及人工智能技术的不断进步，自动驾驶车辆控制技术已成为当今交通领域的研究热点。传统的自动驾驶控制方法在面对复杂多变的交通环境时，往往表现出局限性。例如，在交通流量复杂的城市道路中，车辆需要频繁地做出加减速、变道等决策，传统方法可能无法及时、准确地应对这些动态变化，导致交通效率低下，甚至增加交通事故的风险。而模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）和强化学习（ReinforcementLearning，RL）作为两种重要的技术手段，为自动驾驶车辆控制

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