一种平台不可知的深度强化学习框架，用于自动驾驶中的有效 Sim2Real 迁移【英文版】

英文标题：A Platform-Agnostic Deep Reinforcement Learning Framework for Effective Sim2Real Transfer in Autonomous Driving中文摘要：该论文提出了一种强大的 DRL 框架，该框架利用特定于平台的感知模块来提取任务相关信息，并在模拟中训练车道跟踪和超车代理程序，从而促进了 DRL 代理程序对于新的模拟环境和真实世界的无缝转移并极大地缩小了不同平台之间的差距和模拟与现实之间的鸿沟，从而使训练代理程序在模拟和真实世界中能够高效地驾驶车辆。英文摘要：Deep Reinforcement Learning (DRL) has shown remarkable success in solvingcomplex tasks across various research fields. However, transferring DRL agentsto the real world is still challenging due to the significant discrepan