强化学习在自动驾驶系统中的应用
强化学习在自动驾驶系统中的应用
目录
一、引言
二、强化学习的定义
三、强化学习的常用属性
四、强化学习在自动驾驶系统中的应用案例
五、总结
一、引言
自动驾驶技术属于人工智能相关领域的关键前沿研究方向。其目标在于实现车辆能够准确感知周围的环境信息、自主做出决策并完成相应的操作指令。作为一种探索式的学习方法，在自动驾驶系统中强化学习已经得到了较为广泛的实践应用。本文旨在系统性地探讨强化学习在自动驾驶系统中的具体应用情况及其发展趋势，并详细阐述其基本定义、核心属性特征以及实际应用场景等关键内容。
二、强化学习的定义
强化学习主要依靠与环境的交互来掌握最佳行动方案的方法。在自动驾驶系统中，在各种复杂的环境中自主运行的同时并行实现安全运行和高效运作的目标是强化学习的主要任务之一。其核心理念是通过不断尝试和评估不同的行为来实现对最优策略的有效达成。
三、强化学习的常用属性
状态空间模型：作为智能体系统（如汽车）感知其所处环境的关键工具，在自动驾驶技术实现过程中，状态空间模型具体包含了位置坐标、速度矢量以及行驶方向等多个维度的信息。该模型通常是由多种传感器（如摄像头、激光雷达等）采集并融合的数据集合所构建
说明
行为范围：行为范围指明了智能体可实施的所有操作行为，并包括加速操作、减速操作以及转向操作等多种类型。在自动驾驶技术框架下，默认情况下而言，默认情况下而言的动作范围主要由动力装置与转向装置共同构成。
奖励函数：奖励函数用于衡量智能体在特定状态中执行某项操作所带来的效果的优劣情况。在自动驾驶系统中， rewards function typically encompasses factors such as safety, travel distance, and adherence to traffic rules when assessing the effectiveness of actions taken by the intelligent agent.
策略：定义为智能体在特定状态下所采取动作决策规则的一种机制，在自动驾驶系统中可表现为确定型策略（即基于当前状态直接决定最优动作）或随机型策略（即基于概率分布选取相应动作）。