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基于强化学习的无模型自适应控制及在无人车中的应用

一、引言

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，无人驾驶车辆逐渐成为研究的热点。其中，强化学习作为实现无人车自主驾驶的重要技术之一，逐渐被广泛应用。基于强化学习的无模型自适应控制技术是强化学习在控制领域的一种重要应用，本文旨在研究这一技术并探讨其应用于无人车中取得的实际效果。

二、强化学习与无模型自适应控制

强化学习是一种通过试错学习的方式，使智能体在环境中通过与环境的交互来学习最优策略。无模型自适应控制则是一种不需要建立系统模型的自适应控制方法，它通过强化学习算法来优化控制策略，使系统能够适应环境的变化。

在无人车控制系统中，强化学习与无模型