DRL 환경에서 주행 계획 및 제어를 수행하는 과정에서 몇 가지 도전적인 측면이 있습니다. 첫째, DRL은 학습 과정에서 많은 데이터를 필요로 하며, 이는 학습 시간과 계산 비용을 증가시킬 수 있습니다. 둘째, 주행 계획 및 제어는 다양한 환경 요소와 상호작용해야 하므로 모델의 복잡성과 학습 난이도가 증가할 수 있습니다. 또한, 주행 계획 및 제어는 실시간으로 의사 결정을 내리고 행동을 수행해야 하기 때문에 빠른 반응과 정확한 예측이 필요합니다. 이러한 도전적인 측면을 극복하기 위해 DRL 모델은 효율적인 학습 전략과 안정적인 훈련 환경을 필요로 합니다.