Para abordar las deficiencias de los modelos de decisión autónomos anteriores, que a menudo pasan por alto las características personalizadas de los usuarios, este documento propone un algoritmo de control de decisiones personalizado para vehículos autónomos basado en RLHF (aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana).