1. 研究领域：自动驾驶中的强化学习与决策规划
这些论文主要围绕自动驾驶系统中的 强化学习、决策规划 等方面，提升自动驾驶在环境中的智能决策和规划能力。
2. 主要问题：
- 高效学习：如何通过强化学习快速、高效地训练自动驾驶代理，减少对环境交互的需求。
- 多任务与多能力评估：如何评估自动驾驶系统在多场景和多任务中的表现，以及如何让系统适应不同能力的要求。
以上两点主要还是端到端的内容
- 交互与协同决策：如何处理自动驾驶车辆与其他交通主体的互动问题，尤其是在博弈环境中的决策与规划。（GameFormer）
- 模仿学习与规划优化：如何利用人类驾驶员的行为进行模仿学习，优化自动驾驶规划器的决策过程。（主要内容）
3. 当前方法与关键技术：
顺序按照阅读和分享的时间顺序来的，董胜烨这里有列表。
（1）强化学习与潜在世界模型（Think2Drive）
- 方法：提出结合 潜在世界模型 的强化学习方法，通过内在模型的预测能力来提高学习效率，减少对环境交互的需求。
- 技术点：强化学习、潜在世界模型、环境模拟。
（2）多能力评估（Bench2Drive）
- 方法：提出了一个 多任务评估基准（Bench2Drive），用于全面评估自动驾驶系统在多任务、多场景下的表现。
- 技术点：多任务学习、闭环评估、多能力基准。
（3）端到端自动驾驶的挑战（End-to-end Autonomous Driving）
- 方法：讨论端到端自动驾驶的各种挑战，尤其是在 感知、规划与控制 集成方面的困难，以及如何克服这些障碍以提高系统的表现。
- 技术点：端到端学习、深度学习、系统集成。
以上是端到端学习的内容
（4）博弈论与交互决策（GameFormer）
- 方法：提出 GameFormer，将 博弈论 与基于 Transformer 的预测和规划方法结合，处理自动驾驶系统与其他交通主体的交互决策。
- 技术点：博弈论、Transformer、交互式预测、协同规划。
（5）模仿学习与规划优化（PlanTF）
- 方法：提出对传统模仿学习方法的重新思考，聚焦 基于模仿学习的规划优化，提升自动驾驶系统的规划精度。
- 技术点：模仿学习、路径规划、行为克隆。
- 这是接下来要实现的一个方法。
（6）树状策略规划与成本评估（DTPP）
- 方法：提出 差异化联合条件预测与成本评估 方法，应用于 树状策略规划，优化自动驾驶决策过程。
- 技术点：树状策略、差异化学习、成本评估。
（7）专家混合模型与运动规划（STR2：Generalizing Motion Planners）
- 方法：通过 专家混合模型 泛化运动规划器，使系统能够根据不同的环境选择最佳规划策略。
- 技术点：专家混合模型、自适应运动规划、环境适应性。
（8）历史回顾与未来规划（HPF）
- 方法：提出 历史回顾与未来规划（HPF） 方法，通过回顾历史信息来优化未来的决策与路径规划。
- 技术点：历史信息、未来规划、路径优化。
4. 关键技术点总结：
- 强化学习与潜在模型：提高训练效率并减少对环境交互的需求。
- 博弈论与交互决策：处理多主体交互和协同决策，优化多方利益。
- 模仿学习与规划：通过学习专家行为提高自动驾驶系统的规划能力。（这是本月阅读之后决定选择的科研方向。）
- 多任务与多能力评估：针对自动驾驶系统的多任务和多场景应用进行全面评估。
- 树状规划与成本评估：在决策过程中实时评估不同路径的成本和风险。