自动驾驶技术已成为新一代汽车发展的重要方向，其核心是对车辆环境的感知和控制。然而，复杂环境下的自动驾驶面临着难以解决的问题，例如交通拥堵、道路封闭、雨雪雾天等。本文以强化学习为基础，针对自动驾驶中路径规划问题，提出了一种基于强化学习的自动驾驶路径规划算法，通过学习一系列策略，来解决复杂环境下的路径规划问题。首先构建了包含决策模型、动作模型和奖励函数的强化学习模型，并提出了基于优先级的奖励函数优化方法；其次采用路径规划和环境建模相结合的方式进行算法设计；最后进行了仿真实验并将算法应用于某款车型上进行验证。
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