理论实践THEORYANDPRACTICE
基于深度强化学习的车道保持策略研究综述
文/周江
自动驾驶技术作为人工智能领域的热点之一，近年来取得个回放缓冲区中，通过从中随机抽样进行训练。这有助于提高样
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了显著的进展。其中，车道保持是保障车辆安全行驶的关键。深本的效率和稳定性，减少训练过程中的相关性。同时，DQN引
度强化学习作为一种结合深度学习和强化学习的方法，在自动入了两个神经网络，一个用于学习，另一个用于生成目标Q值。
驾驶车道保持领域展现出强大的潜力。本文综述了基于深度强目标网络的更新相对较慢，有助于稳定训练，减缓训练过程中的
化学习(DRL)的自动驾驶车辆车道保持决策的研究进展，同时讨波动。但是DQN在处理高维状态空间和复杂决策任务时，可能
论了未来可能的研究方向。需要大量的样本才能取得良好的性能，这对于实时应用如自动
一、引言驾驶来说可能是一个挑战。DQN通常适用于离散动作空间，而
近年来，自动驾驶技术的快速发展和广泛应用正在改变交在自动驾驶中，动作空间可能是连续的（如连续的转向角度），这
通行业的格局。自动驾驶车辆具有许多潜在优势，如提高道路安可能需要额外的处理。DDPG适用于连续动作空间，这使其在处
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全性、减少交通拥堵和节约能源等。在自动驾驶车辆所涉及技术理自动驾驶中的连续控制问题时表现优越。类似于DQN，
中，车道保持是一项关键功能，它使车辆能够在道路上保持正确DDPG同样使用经验回放，提高训练的效率和稳定性。但是
的车道位置。虽然车道保持在传统驾驶中是司机的基本技能，但DDPG在训练过程中可能会出现不稳定性，需要仔细调整参数以
是在自动驾驶车辆中实现准确和稳定的车道保持仍然具有挑战保持稳定性。在处理高维状态空间时，DDPG也可能受到样本效
性。基于学习的车道保持方法是一种利用机器学习和深度学习率的挑战，特别是在需要更复杂表示的情况下。DDQN通过使用
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技术来实现车辆的车道保持行为的方法。本文重点分析了DRL两个Q网络来减轻过估计偏差，提高了Q值的判断准确性。相
在车道保持策略中的研究情况，并介绍了以后的研究方向。较于传统的DQN，DDQN在训练过程中更加稳定，能够更好地
二、深度强化学习适应复杂的决策任务。其缺点是引入了额外的计算复杂性，这是
深度强化学习是一种结合深度学习和强化学习的方法，其因为需要维护两个Q网络，这可能在资源有限的情况下带来一
基本原理涉及深度神经网络在状态表示、动作选择和奖励反馈些挑战。选择适当的算法应考虑任务特性。对于需要处理连续动
中的应用。下面详细展开描述这些方面的基本原理和优势：在深作空间的自动驾驶车道保持问题，DDPG可能是更合适的选择。
度强化学习中，状态表示是对环境信息的抽象和编码。深度神经对于具有离散动作空间且样本效率有较高要求的任务，DQN可
网络在这一方面的应用主要体现在对高维输入数据的处理能力能更为合适。对于训练过程中稳定性的要求，DDQN可能是一个
上。对于自动驾驶车辆而言，环境状态可能包括摄像头捕捉到的不错的选择，这是因为它在减轻过估计偏差和提高稳定性方面
图像、激光雷达扫描到的距离信息等。传统的方法可能会面临高表现良好。若计算资源受限，可以考虑使用DQN，这是因为其相
维数据处理的挑战，而深度神经网络通过层次化学习特征表示，对较简单的结构可能需要较少的计算资源。综合来看，不同的深
能够有效地提取并表达复杂的状态信息。在强化学习中，智能体度强化学习算法在处理自动驾驶车辆车道保持问题时有各自的
需要选择动作以影响环境，并通过奖励信号来调整其行为。深度优势和局限性，研究者需要根据具体问题和需求选择适当的算