加州大学最新！CarDreamer：全面、灵活的自动驾驶算法测试开源平台

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写在前面 & 笔者的个人理解 为了在复杂的真实世界场景中安全导航，自动驾驶汽车必须能够适应各种道路条件并预测未来事件。基于世界模型的强化学习（RL）已经成为一种有前景的方法，通过学习和预测各种环境的复杂动态来实现这一点。然而目前并不存在一个用于在复杂驾驶环境中训练和测试此类算法的易于接近的平台。为了填补这一空白，这里介绍了CarDreamer，第一个专为开发和评估基于世界模型的自动驾驶算法设计的开源学习平台。它包含三个关键组成部分： 1）世界模型（WM）主干：CarDreamer整合了一些最先进的世界模型，简化了RL算法的再现。主干部分与其他部分解耦，并使用标准的Gym接口进行通信，以便用户可以轻松集成和测试自己的算法。 2）内置任务：CarDreamer提供了一套高度可配置的驾驶任务，这些任务与Gym接口兼容，并配备了经 ………………………………