首例开源的自动驾驶混合运动规划框架，手握“规划可解释”和“决策准确”两张王牌！

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导读： 本文开发了一种新的混合运动规划方法，将环境和预测信息集成在Frenet坐标系中，提升了运动规划能力。本文将传统运动规划算法的可预测性和稳定性与RL的动态适应性相结合，从而形成了一个能够有效管理复杂情况并适应不断变化的环境条件的系统。 ©️【深蓝AI】编译 ▲ 图1｜运动规划代理的混合强化学习原理©️【深蓝AI】编译 本文介绍了一种自主运动规划的新方法，即在Frenet坐标系中使用强化学习（RL）代理来指导分析算法。这种组合直接解决了自动驾驶中的适应性和安全性问题。运动规划算法对于驾驭动态和复杂场景至关重要，然而，传统方法缺乏不可预测环境所需的灵活性，而机器学习技术，尤其是强化学习（RL），虽然具有适应性，但却存在不稳定和缺乏可解释性的问题。作者独特的解决方案将传统运动规划算法的可预测性和 ………………………………