智能网联汽车动态路径规划中强化学习算法的适应性研究

摘要

随着智能网联技术的快速发展，智能网联汽车在道路交通中发挥着日益重要的作用。智能网联汽车的动态路径规划是确保其安全、高效运行的核心技术之一。传统的路径规划算法虽然在一些静态和简单环境中表现良好，但在复杂的动态环境中，面对实时交通变化和不可预见的障碍物时，存在一定的局限性。近年来，强化学习作为一种新兴的机器学习技术，因其在动态决策和适应复杂环境中的优越性，已被广泛应用于路径规划领域。本文通过研究强化学习算法在智能网联汽车动态路径规划中的适应性，分析了其在复杂交通环境中的表现，探讨了强化学习在实际应用中的优势与挑战，并提出了优化策略。研究结果表明，强化学习能够显著提升智能网联汽车在动态环境中的路径规划能力，特别是在应对实时交通流量、突发障碍物等不确定因素时具有较强的适应性。