为了研究不同强化学习算法对自动驾驶决策过程的影响，文章基于UE5和Airsim设计了自动驾驶仿真平台。在服务器端对城市环境进行了高仿真的模拟，开放了天气系统、对行人和车辆的交通系统实现了可定制的模拟，并设计了多个面向强化学习测试的情景模块，覆盖了路径规划、避障、跟随等常见决策目标。在客户端用python实现了通信的接口，标准化了任务目标、状态和动作空间，简化了训练流程。仿真平台为自动驾驶算法的训练和验证，提供了一种既有通用性，又低复杂度的实现方案。
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