自动驾驶概述
自动驾驶是强化学习的重要应用领域，通过强化学习可以让车辆学习如何安全、高效地行驶。
主要任务
- 路径规划：学习如何规划从起点到终点的最优路径
- 车道保持：学习如何保持在车道内行驶
- 变道决策：学习何时以及如何安全变道
- 避障：学习如何避开障碍物和其他车辆
- 交通信号识别：学习识别和遵守交通信号
技术挑战
- 安全性：必须确保极高的安全性，不能有致命错误
- 实时性：需要在毫秒级时间内做出决策
- 不确定性：需要处理其他车辆和行人的不确定性行为
- 多目标优化：需要平衡安全性、效率和舒适性
常用环境
- CARLA：开源的自动驾驶仿真平台
- AirSim：微软开发的无人机和汽车仿真平台
- SUMO：交通仿真平台
- Highway-env：简单的自动驾驶环境
常用算法
- DQN：适用于离散动作空间（如变道决策）
- DDPG/TD3：适用于连续控制（如转向、加速）
- PPO：稳定高效，适用于复杂决策场景
- Multi-Agent RL：处理多车辆交互场景