强化学习在无人驾驶中的应用：深度强化学习与奖励函数研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于深度强化学习的无人驾驶智能决策控制研究，重点关注了奖励值函数在训练过程中的重要性和不同设计对学习效果的影响。作者通过实验比较了不同奖励函数在DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）和DDPGwD（DDPG with Demonstrations）算法中的应用，以评估其对无人驾驶车辆策略学习和收敛速度的效果。" 在深度学习应用于无人驾驶领域，决策算法扮演着核心角色。强化学习作为人工智能的一种学习方式，尤其适用于解决复杂环境下的决策问题，如无人驾驶车辆的路径规划和动态避障。在强化学习中，奖励值函数是指导智能体学习策略的关键因素，因为它定义了智能体在环境中执行动作后的反馈。 论文提到了两种不同的奖励值函数设计。第一种奖励函数仅考虑车辆前进方向的速度和与轨道中轴线的夹角，鼓励车辆最大化沿轨道方向的速度，但未限制速度上限，可能导致过度加速和不稳定行为。而第二种奖励函数则更精细，除了速度外，还考虑了车辆相对于轨道的位置，以避免过快速度导致的碰撞或偏离轨道，同时提高了对位置变化的敏感度，以保持速度与位置的平衡。 在实验中，作者对比了DDPG与DDPGwD算法在使用这两种奖励函数时的表现，以验证DDPGwD算法是否能在较不精确的奖励函数下仍然能有效地学习策略。此外，还设计了一个更为简单的奖励函数，以进一步测试DDPGwD的鲁棒性，即其在奖励函数设计相对粗糙时的学习效果。 这篇研究不仅展示了深度强化学习在无人驾驶决策控制中的潜力，也强调了奖励值函数设计的重要性。通过优化奖励函数，可以引导智能体学习出更合理、更稳定的行为策略，从而提高无人驾驶的安全性和效率。这为未来开发更智能、更适应复杂环境的无人驾驶系统提供了有价值的理论基础和实践指导。