深度強化學習在自動駕駛路徑規劃中的動態決策機制
時間：2025-03-17 來源：華清遠見
自動駕駛技術已成為學術界與工業界共同矚目的焦點。作為自動駕駛核心技術之一的路徑規劃，要求車輛具備實時、精準地處理復雜交通環境信息，并做出最優決策的能力，從而實現安全、高效、舒適的行駛目標。深度強化學習作為機器學習領域的前沿技術，融合了深度學習強大的特征提取能力與強化學習基于環境反饋進行決策優化的機制，為自動駕駛路徑規劃的動態決策提供了極具潛力的解決方案，其能夠有效應對傳統方法在處理復雜動態環境時的局限性。
深度強化學習原理概述
深度強化學習本質上是深度神經網絡與強化學習算法的有機結合。深度學習通過構建具有多個隱藏層的神經網絡模型，如多層感知機（Multilayer Perceptron，MLP）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）以及循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）及其變體長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit，GRU）等，能夠對高維、復雜的原始數據進行自動特征提取與抽象表示。而強化學習則遵循馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP），智能體（Agent）在環境中通過不斷執行動作（Action），并根據環境反饋的獎勵信號（Reward Signal）來學習最優策略（Policy），以最大化長期累積獎勵（Long-Term Cumulative Reward）。在深度強化學習體系中，智能體借助深度學習模型將高維的環境觀測數據映射為低維的特征向量，作為決策依據，然后依據強化學習算法，如 Q 學習（Q-Learning）、深度 Q 網絡（Deep Q-Network，DQN）及其擴展雙深度 Q 網絡（Double Deep Q-Network，DDQN）、優先經驗回放深度 Q 網絡（Prioritized Experience Replay Deep Q-Network，PER-DQN），以及策略梯度算法（Policy Gradient Algorithm），包括香草策略梯度（Vanilla Policy Gradient，VPG）、近端策略優化（Proximal Policy Optimization，PPO）等，來選擇并執行動作，實現對動態環境的自適應決策。
自動駕駛路徑規劃中的應用架構
基于深度強化學習的自動駕駛路徑規劃系統通常由緊密協作的環境感知模塊、決策模塊和執行模塊構成。環境感知模塊利用多種傳感器，如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）等，獲取車輛周圍的全方位環境信息，包括道路拓撲結構、交通標志與標線、其他交通參與者的狀態（位置、速度、加速度、行駛意圖等）。這些原始感知數據經過預處理后，輸入到基于深度學習的感知模型中，如基于 CNN 的目標檢測模型（如 You Only Look Once，YOLO 系列；Single Shot MultiBox Detector，SSD 等）用于檢測交通目標，基于語義分割網絡（如 Fully Convolutional Network，FCN；U-Net 等）進行道路場景理解，從而提取出對決策有價值的特征信息。決策模塊以感知模塊輸出的特征信息作為輸入，通過深度強化學習算法求解最優決策。執行模塊則將決策模塊輸出的控制指令（如油門、剎車、轉向角度等）轉化為車輛的實際控制動作，通過車輛動力學模型實現車輛的精確操控。
動態決策機制解析
狀態空間定義
自動駕駛的狀態空間是一個高維、復雜的空間，其準確合理的定義對于深度強化學習算法的性能至關重要。狀態空間不僅涵蓋車輛自身的運動學狀態，如位置（x, y 坐標或經緯度）、速度（線速度、角速度）、加速度（線性加速度、角加速度）、航向角等，還包括周圍環境的動態與靜態信息。動態信息包括其他車輛的相對位置、速度、加速度、行駛方向、意圖（如變道意圖、轉彎意圖等），可通過多目標跟蹤算法（如 SORT、DeepSORT 等）獲取；靜態信息包括道路的幾何形狀（曲率、坡度等）、交通規則（限速、禁行區域等）。為了降低狀態空間的維度，提高算法效率，常采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、自編碼器（Autoencoder）等降維技術對原始狀態信息進行特征壓縮與提取。
動作空間設計
動作空間定義了車輛在行駛過程中可執行的所有可能動作集合。考慮到車輛的物理約束和實際行駛需求，動作空間通常包括連續動作和離散動作。連續動作如油門開度、剎車力度、轉向角度等，可通過 PID 控制、模型預測控制（Model Predictive Control，MPC）等方法實現精確控制；離散動作如加速、減速、保持當前速度、向左或向右變道、轉彎等，用于高層決策。在設計動作空間時，需綜合考慮車輛的動力學特性、交通規則以及行駛安全性，確保動作的可執行性和有效性。
獎勵函數構建
獎勵函數是引導智能體學習最優行駛策略的關鍵要素，其設計需綜合權衡安全性、高效性、舒適性等多方面因素。安全性是首要考慮因素，發生碰撞、違反交通規則或進入危險區域應給予較大的負獎勵，可通過碰撞檢測算法、交通規則檢查模塊來判斷；高效性體現在快速到達目的地，可根據行駛距離、行駛時間、與最優路徑的偏差等指標給予正獎勵；舒適性則關注行駛過程中的平穩性，如加速度變化率（jerk）、轉向角度變化率等，過大的變化應給予負獎勵。為了使獎勵函數更具魯棒性和可解釋性，常采用分層獎勵結構、基于專家知識的獎勵設計以及獎勵塑形（Reward Shaping）技術。
學習與決策過程
智能體在與環境的交互過程中，遵循策略迭代（Policy Iteration）或值迭代（Value Iteration）的方式進行學習。在訓練初期，智能體采用隨機策略或基于啟發式規則的策略進行探索，隨著學習的深入，逐漸利用深度強化學習算法更新策略。常用的訓練方法包括基于經驗回放（Experience Replay）的離線學習和基于策略梯度的在線學習。經驗回放通過將智能體與環境交互產生的經驗樣本（狀態、動作、獎勵、下一狀態）存儲在經驗池中，隨機采樣進行學習，有效打破數據之間的相關性，提高學習效率；策略梯度算法則直接對策略網絡的參數進行優化，使策略朝著期望獎勵增加的方向更新。在實際行駛中，智能體根據實時感知到的環境狀態，通過前向傳播計算出各個動作的概率或價值，選擇最優動作執行，實現動態路徑規劃。
