2025年12月12日

可解释自动驾驶策略学习：深度强化学习与KAN 的融合研究

高速巡航与合流场景下，深度强化学习虽性能良好，却缺乏可解释性。本文提出 KAN-IDRL，将 KAN 融入 DRL，并结合动态修剪与 LRP-KAN，实现结构透明、归因稳定的自动驾驶决策，同时支持反事实解释。