Reinforcement Learning Based Oscillation Dampening: Scaling up Single-Agent RL algorithms to a 100 AV highway field operational test

本文探讨了强化学习（RL）算法的技术细节，这些算法被部署在截至2023年历史上最大的自动驾驶车辆场地测试中，旨在平滑交通流量，揭示了为自动驾驶车辆开发RL控制器所面临的挑战和突破。我们深入探讨了RL算法背后的基本概念及其在自动驾驶汽车的背景下的应用，详细讨论了从模拟到部署的开发过程，从设计模拟器到奖励函数塑造。我们展示了在模拟和部署中的结果，并讨论了RL控制器的流畅性优势。从理解马尔可夫决策过程的基础知识到探索深度RL等高级技术，本文提供了一个全面的概述和深入剖析，阐述了推动这个快速发展领域的理论基础和实际实现。我们还展示了现实世界的案例研究和其他研究项目，突显了RL控制器在革命性地改变自动驾驶中的影响。从应对复杂的城市环境到处理不可预测的交通场景，这些智能控制器正在推动自动驾驶车辆所能实现的界限。此外，我们还研究了关于部署RL控制器到自动驾驶车辆中的安全考虑和硬件技术细节。由于这些算法通过与环境的交互而学习和发展，确保它们的行为符合安全标准变得至关重要。我们探讨了正在开发的方法和框架来应对这些挑战，强调了构建可靠的自动驾驶车辆控制系统的重要性。

开发强化学习算法来优化自动驾驶车辆的交通流畅性，解决城市交通拥堵问题。

使用强化学习算法来训练自动驾驶车辆的控制器，以最大化交通流畅性和减少拥堵。通过模拟和实际道路测试来验证算法的有效性。

论文介绍了强化学习算法的基本概念，并讨论了从模拟到实际部署的开发过程。通过使用深度强化学习等先进技术，提高了交通流畅性和减少了拥堵。论文还探讨了将强化学习算法部署到自动驾驶车辆中所涉及的安全考虑和硬件技术细节。

近期的相关研究包括：《基于深度强化学习的交通信号控制》、《基于强化学习的自动驾驶车辆路径规划》等。