CORAL：基于LiDAR的城市目标导向驾驶课程优化奖励自适应方法
评分
72提出课程与奖励自适应联合机制，在长距离城市驾驶基准上带来显著提升。
实验设计完整，包含基线对比、消融与跨城镇泛化评估，结果支撑充分。
采用轻量状态表示和零样本迁移，对资源受限平台部署具有实用参考。
自动驾驶强化学习是活跃方向，但该预印本尚未经过同行评审，时效性适中。
来自arXiv AI/CL/LG预印本，可信度较好但未经正式同行评审。
基础分 80.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 72
精选线 70已入选精选
精选理由
论文在长时程自动驾驶导航上实现了显著的性能提升与较强的跨城镇泛化，实验设计完整、消融清晰，包含价值和时效。
AI 点评
「这篇工作的巧妙之处在于把“学什么”和“怎么奖”同步调度，而不是单纯堆网络结构。对做自动驾驶决策或机器人导航的团队，值得借鉴其课程设计和奖励权重变化的思路，尤其是它用很低维的状态证明了泛化性。」
速览
CORAL提出课程优化奖励自适应，用于LiDAR目标导向城市驾驶。它并行推进五阶段课程与阶段感知奖励，前者延长路线并收紧约束，后者将奖励权重从任务进度转向路线跟随、安全、平顺与规则。策略为多流Actor-Critic，在CARLA用PPO训练，仅用99维状态。相比两个PPO基线，最长路线全约束下CORAL二十次评估全部到达目标，基线仅5%和10%；消融显示缺任一机制性能下降，禁用则成功率降至55%。单城训练后零样本迁移至七个未见城镇，成功率68-98%，横向偏差低于0.35m。
- 提出CORAL，将五阶段课程与阶段感知奖励联合调度，解决固定奖励下长时程驾驶行为学习顺序问题。
- 仅用99维状态（极坐标LiDAR直方图+车辆遥测+路线几何+交通规则指示），无需点云编码器或BEV。
- 在最长路线、全约束条件下达到100%成功率，两个PPO基线仅5%和10%；消融证明两种机制结合的必需性。
- 单城训练后可零样本迁移至七个未见城镇，成功率68-98%，平均横向偏差低于0.35米。
正文
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