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

Cet article propose un cadre sensible à l'incertitude pour l'apprentissage par renforcement dans la conduite autonome, utilisant les conseils d'experts pour guider l'exploration en toute sécurité tout en évitant la dépendance à long terme. Il utilise des seuils adaptatifs pour le déclenchement des conseils et une stratégie de 'commitment-cooldown' pour réguler le guidage, démontrant des performances améliorées dans les simulations CARLA.