Recent Advances of Reinforcement Learning Algorithms for Autonomous Driving System
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Reinforcement learning (RL) is being studied for autonomous driving (AD), but its value depends on the role it plays in a task, the action interface, the evaluation protocol, and the evidence from deployment. This survey examines RL-based AD in modular and end-to-end pipelines and relates reported methods to task formulation and deployment evidence. It maps safe RL, offline RL, model-based RL, and PPO/GRPO-style fine-tuning to maneuver selection, continuous control, world modeling, and VLM/VLA-based driving. It also reviews simulators, datasets, RL platforms, and VLA benchmarks, with attention to reward design, observation space, traffic complexity, and open-loop versus closed-loop evaluation. The survey then examines deployment barriers, including safety, Sim2Real generalization, data efficiency, computation, embodied alignment, and evaluation readiness. RL and VLM/VLA-based methods have shown promise, but current evidence is insufficient to support reliable real-world deployment: many reported results come from restricted scenarios and depend on engineered rewards or simulator assumptions.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Recent Advances of Reinforcement Learning Algorithms for Autonomous Driving System
- Date Crossref
- 09/09/2026
- Éditeur
- Tsinghua University Press
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Tsinghua University State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Birmingham pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Beijing National Research Center for Information Science and Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Nanjing University of Information Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Chinese Academy of Sciences Complex System Cognition and Decision-Making Laboratory pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility — Tsinghua University, University of Birmingham et National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.