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摘要
本文提出基于改进TD3算法的车道保持端到端决策新方案.首先，构建多数据融合TD3算法框架，感知自主车辆运动学数据信息和视觉图像信息来提升算法的稳定性.并且结合注意力机制思想细化图像特征，使得算法关注重要道路信息，以此增强算法可解释性.其次，综合考虑驾驶的安全性、舒适性和效率性因素设计了指导型奖励函数，以引导智能体学到更加类人的驾驶策略.最后，采用分类与高价值优先级经验回放方法 ，以提高样本利用率和加快算法收敛速度.借助TORCS仿真平台，设计了多组对比实验，以验证所提方法的有效性和可行性；并且通过多个场景的仿真测试，验证了改进TD3算法的整体性能优于TD3算法.
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