深度强化学习在无人驾驶决策控制中的应用研究

"这篇硕士学位论文探讨了基于深度强化学习的无人驾驶智能决策控制研究，作者左思翔，指导教师朱晓蕊教授，属于控制科学与工程专业，2018年于哈尔滨工业大学深圳研究生院完成。" 当前，无人驾驶汽车的决策系统是通过分析环境信息、高精度地图、路网文件及行驶状态，预测周围交通参与者的行为，来自主制定驾驶策略。国内外对于无人驾驶决策的解决方案主要有三种：基于规则限定、基于深度学习的“端到端”决策控制以及基于示教学习和强化学习的方法。 1. 基于规则限定的决策控制：这种方法依赖于人类专家的经验，通过分析大量驾驶数据来制定一系列规则，指导自动驾驶。然而，这种方法在应对复杂多变的路况时存在局限性，因为预定义的规则不能覆盖所有可能的场景，可能导致安全风险。同时，规则的更新和冲突处理也使其显得脆弱。 2. 基于深度学习的“端到端”决策控制：这种方案利用深度学习模型直接从输入数据（如传感器信息）生成驾驶决策，无需人工规则。它能处理复杂的输入，并且随着数据量的增加，决策能力会逐渐提升。但这种方法的透明度较低，难以解释其决策过程，且训练数据需求量大。 3. 基于示教学习和强化学习的决策控制：这两种方法是机器学习中的策略学习方法，让智能体通过不断尝试和反馈来优化决策。示教学习依赖于专家示范，而强化学习则是在环境中不断试错，通过奖励机制学习最优策略。深度强化学习结合了深度学习和强化学习，能够处理高维度的输入空间，适用于无人驾驶的决策问题。 本文重点研究的是深度强化学习在无人驾驶智能决策控制中的应用。深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法是深度强化学习的一种，它在连续动作空间中进行无模型学习，能有效解决复杂的决策问题。通过模拟环境和实际测试，深度强化学习能够逐步优化无人驾驶汽车的决策策略，提高其在各种环境下的驾驶性能。 左思翔的硕士论文深入分析了这些方法的优缺点，并可能提出了一个结合深度强化学习的创新决策控制系统，以适应复杂交通环境，提高无人驾驶的安全性和效率。该研究不仅具有理论价值，还对实际的无人驾驶技术发展具有重要的实践指导意义。