深度强化学习做匝道汇入

深度强化学习(Depth Reinforcement Learning, DRL)是一种结合了深度神经网络和强化学习的算法，它在解决复杂的决策问题上尤其有效。在交通场景中，比如车辆的匝道汇入控制，DRL可以应用于自动驾驶系统。通过智能体与环境交互的方式，智能体学习如何安全、高效地驾驶进入主干道路。

在这个过程中，智能体会采取一系列的驾驶操作（如加速、刹车、转向），作为动作，环境会对这些操作做出响应，给出状态变化和奖励反馈。深度网络用于处理大量的输入信息，如摄像头捕捉的图像，以及车辆传感器的数据，输出策略网络的概率分布，指导接下来的动作选择。

训练过程中，模型的目标是最大化累积奖励，也就是让车辆尽快并入车道同时避免碰撞和其他违规行为。随着训练的深入，智能体不断优化策略，最终形成一种高效的驾驶习惯。