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《基于强化学习的复杂环境自动驾驶运动规划》

一、引言

随着科技的快速发展，自动驾驶技术已经成为汽车产业和人工智能领域的研究热点。在复杂的交通环境中，自动驾驶车辆需要具备高精度的运动规划能力，以实现安全、高效的驾驶。传统的运动规划方法往往依赖于精确的模型和规则，但在复杂的交通环境中，这些方法往往难以应对各种突发情况和不确定性。因此，本文提出了一种基于强化学习的复杂环境自动驾驶运动规划方法，以提高自动驾驶车辆在复杂环境中的运动规划能力。

二、强化学习理论基础

强化学习是一种通过试错学习的方式进行决策的方法。在自动驾驶运动规划中，强化学习可以通过与环境的交互，学习到最优的运动策略。强化学习主要由四个