盖世汽车讯 安全高效地控制车辆是自主系统面临的一项重大挑战，研究人员正日益探索强化学习作为一种潜在的解决方案。
据外媒报道，来自泰国国立法政大学（Thammasat University）的Nutkritta Kraipatthanapong、Natthaphat Thathong和Pannita Suksawas及其同事，展示了一种将强化学习与成熟的稳定性分析原理相结合的新方法。他们的研究引入了一个基于李雅普诺夫的强化学习框架（Lyapunov-based reinforcement learning framework），该框架将策略优化与李雅普诺夫稳定性约束相结合，确保车辆即使在动态环境中也能保持安全可预测的行为。这项研究是开发可证明安全的自主车辆控制系统的关键一步，并为将经典控制理论与现代机器学习技术相结合开辟了新的途径。
图片来源：arXiv预印本服务器
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