Uncertainty-Aware and Temporally Regulated Expert Advice in Reinforcement Learning for Autonomous Driving

Este trabajo presenta un marco consciente de la incertidumbre para el aprendizaje por refuerzo en la conducción autónoma, utilizando el asesoramiento de expertos para guiar la exploración de forma segura y evitar la dependencia a largo plazo. Emplea umbrales adaptativos para la activación del asesoramiento y una estrategia de compromiso-enfriamiento para regular la orientación, mostrando un rendimiento mejorado en simulaciones CARLA.