基于深度强化学习的无人驾驶智能决策控制研究
随着人工智能技术的快速发展，无人驾驶技术受到了广泛关注，这不仅改变了我们的生活，也推动了未来交通的发展方向。无人驾驶技术面临的核心问题之一是决策控制问题。本文主要研究了深度学习算法在无人驾驶车辆决策与控制领域的应用，尤其关注深度强化学习方法。
深度学习是机器学习的一个分支，通过建立深层的神经网络模型，学习数据的高级表示和特征。在无人驾驶技术中，深度学习可以用于处理感知、环境识别、目标跟踪等任务。强化学习则是智能体在环境中通过尝试和错误进行学习，以获得最大累积奖励的算法。它通过与环境的交互，学习在特定状态下采取何种行为来最大化长期奖励。
本研究深入分析了深度强化学习中的两种代表算法：数据聚集（Dataset Aggregation, DAgger）和深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）。DAgger算法基于模仿学习，通过专家的示范数据训练模型，其策略收敛快，但存在学习上限问题。DDPG算法则是强化学习的一种，通过神经网络近似策略函数和价值函数，具有无需示教策略的优点，但是它也存在奖励函数难以定义和训练效果波动较大的问题。
针对上述问题，本文提出了结合示教学习和强化学习的方案，并在此基础上开发了融合示教的DDPG算法（DDPG with Demonstration, DDPGwD）。该算法在演员-评论家网络的基础上改进，增加了对示教数据的监督损失，并重新设计了评论家网络的训练损失函数。在训练中，通过加入示教动作与当前策略输出动作的动作-价值函数（Q值）均方差形式，并增加边界值以保证监督效果。此外，为了缓解DDPG算法训练的波动问题，文章提出了一种合成经验回放的思路，即在训练中保证采样一定比例的“表现好”的转移过程，以增加训练数据的多样性。在初始训练阶段，为了应对“表现好”数据量过少的问题，本文尝试存储每回合中最优的转移过程来代替“表现好”的转移过程。
为了验证所提算法的有效性，文章使用了开源赛车模拟器（The Open Racing Car Simulator, TORCS）这一常用的人工智能智能驾驶仿真环境进行仿真测试。测试结果表明，提出的DDPGwD算法在自动驾驶决策控制领域具有良好的性能。
关键词包括无人驾驶智能决策、深度确定性策略梯度算法、融合示教的强化学习、示教学习、强化学习。这些关键词反映了本研究的重点和创新点。无人驾驶智能决策的研究不仅对无人驾驶技术的提升至关重要，而且对推动人工智能技术的其他领域也有重要的借鉴意义。
