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HOPE：基于强化学习的混合策略路径规划器，适用于多样化停车场景 本文提出了一种混合策略路径规划器（HOPE），用于解决自动停车中的路径规划问题。HOPE结合了强化学习（RL）和Reeds-Shepp（RS）曲线，通过动作掩码机制引导RL智能体的探索，并利用Transformer融合环境感知信息与掩码。该方法在多样且复杂的停车场景中实现了超过97%的成功率，并通过真实实验验证了其泛化能力。此外，本文还提出了基于空间与障碍物分布的停车场景难度分级标准，进一步提升了训练与评估的效率。实验结果表明，HOPE在规划成功率和跨场景泛化能力上均优于传统的基于规则算法和朴素强化学习方法 阅读详情

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