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基于策略的方法在自動駕駛中的優(yōu)勢
近年來，隨著深度學習技術的發(fā)展和智能車輛技術的日益成熟，基于強化學習的自動駕駛技術備受關注。在強化學習中，基于策略的方法在處理連續(xù)控制命令時表現(xiàn)更為優(yōu)秀，而基于價值的方法則更適用于提供離散命令。因此，針對自動駕駛這一連續(xù)控制過程，基于策略的方法更能發(fā)揮其優(yōu)勢，具有在高維動作空間中實現(xiàn)高天花板的潛力，表現(xiàn)出更好的收斂性和探索性。
針對自動駕駛的挑戰(zhàn)，學者們進行了大量的研究。例如，Kendall等人利用深度確定性策略梯度（DDPG）算法在實際的智能車輛上進行探索和優(yōu)化，在車上執(zhí)行所有任務，并且通過學習車道跟隨策略，成功地實現(xiàn)了人類水平的性能。而Wang等人則提出了一種基于人類專家的車道變更政策的創(chuàng)新方法，以幫助車輛順利變道，無需V2X通信支持。
為了緩解自動駕駛在擁堵道路上的挑戰(zhàn)，Saxena等人采用近端策略優(yōu)化（PPO）算法來學習連續(xù)運動規(guī)劃空間中的控制策略。他們的模型隱含地模擬了與其他車輛的互動，以避免碰撞并提高乘客的舒適度。Ye等人則利用PPO在真實的高速公路場景中學習自動變道策略。以自車及其周圍的車輛狀態(tài)為輸入，智能體學會避免碰撞并以平穩(wěn)的方式駕駛。而其他研究則證明了基于PPO的RL算法在端到端自動駕駛策略學習中的有效性。
雖然從頭開始訓練自動駕駛的策略通常是耗時且困難的，但與模仿學習（IL）和課程學習等其他方法相結合，可以獲得更好的效果。例如，Liang等人將IL和DDPG結合在一起，以緩解在探索連續(xù)空間時效率低的問題，并引入了一種可調節(jié)的門控機制來選擇性地激活四個不同的控制信號，這使得模型可以由中央控制信號控制。而Tian等人則利用從專家經(jīng)驗中學習的RL方法來實現(xiàn)軌跡跟蹤任務，該任務分兩步進行訓練，即中采用的IL方法和連續(xù)的、確定性的、無模型的RL算法來進一步改進該方法。
另一方面，為了提高RL方法的學習效率，學者們開始將人類先驗知識納入RL方法中。例如，Huang等人設計了一種新方法，將人類先驗知識納入RL方法，以解決自動駕駛的長尾問題。而Wu等人提出了一種基于人工引導的RL方法，該方法利用一種新的優(yōu)先體驗重放機制來提高RL算法在極端場景下的效率和性能。該方法在兩個具有挑戰(zhàn)性的自動駕駛任務中得到了驗證，并取得了有競爭力的結果。
綜上所述，基于強化學習的自動駕駛技術是當前的研究熱點之一。在此過程中，基于策略的方法更適用于連續(xù)控制命令，具有更好的表現(xiàn)和潛力。針對自動駕駛的挑戰(zhàn)，學者們采用各種算法和方法來實現(xiàn)自動駕駛。從模仿學習到課程學習，再到結合人類先驗知識的RL方法，這些技術都有望提高自動駕駛的效率和性能。未來，隨著技術的不斷發(fā)展和完善，基于強化學習的自動駕駛技術將會得到更廣泛的應用和推廣。
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