Uncertainty-Aware and Temporally Regulated Expert Advice in Reinforcement Learning for Autonomous Driving

En 3 lignesFramework d'apprentissage par renforcement pour la conduite autonome qui utilise des conseils d'experts régulés par l'incertitude. Les seuils adaptatifs d'incertitude épistémique/aléatoire déclenchent l'intervention d'experts, tandis qu'une stratégie de commitment-cooldown limite la dépendance. Testé sur CARLA : +5-7% de succès vs baseline IQN.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain