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Multi-Agent Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving Under Pedestrian Behavioral Uncertainty
यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (Multi-Agent Reinforcement Learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो छिपे हुए व्यक्तित्व लक्षणों वाले पैदल यात्रियों के साथ स्वायत्त वाहनों को सह-प्रशिक्षित करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण नियम-आधारित बेसलाइन और एकल-एजेंट प्रशिक्षण की तुलना में अधिक यथार्थवादी इंटरेक्शन परिदृश्य उत्पन्न करता है और टकराव की दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।