具身
Race to Recovery: Designing Advanced Safety Systems for Autonomous Driving via Learning Autonomous Racing
该研究用强化学习先训练赛车漂移策略，再迁移到车辆失稳恢复任务，并定义基于相平面的稳定平衡态与 Gym-Khana 评测环境。在 294 个失控状态下恢复率较 Stanley 提升 186.8%，优于 NMPC 与从零训练策略，并在 1:10 F1TENTH 实车上验证，为自动驾驶极限安全系统提供新思路。
具身智能·arXiv cs.RO·5 天前