本文介紹了強化學(xué)習(xí)與智能駕駛決策規(guī)劃。智能駕駛中的決策規(guī)劃模塊負責(zé)將感知模塊所得到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化成具體的駕駛策略，從而指引車輛安全、穩(wěn)定的行駛。真實的駕駛場景往往具有高度的復(fù)雜性及不確定性。如何制定一套泛化能力強的決策規(guī)劃機制是智能駕駛目前面臨的難點之一。強化學(xué)習(xí)是一種從經(jīng)驗中總結(jié)的學(xué)習(xí)方式，并從長遠的角度出發(fā)，尋找解決問題的最優(yōu)方案。近些年來，強化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域取得了重大突破，因而成為了解決智能駕駛決策規(guī)劃問題的一種新的思路。

01.強化學(xué)習(xí)的介紹

強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）近些年來是人工智能的一個前言領(lǐng)域，屬于機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。從定義上來講，強化學(xué)習(xí)可以通過經(jīng)驗探索來學(xué)習(xí)到解決問題的最優(yōu)策略，即累計回報值最大的動作選取策略。在沒有任何初始經(jīng)驗的情況下，強化學(xué)習(xí)可以通過平衡探索未知動作的可能性，學(xué)習(xí)到解決問題的最優(yōu)方法，從而達到自我學(xué)習(xí)的目的。因此，強化學(xué)習(xí)與其他機器學(xué)習(xí)算法的一個顯著區(qū)別為不依賴初始人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集的大小，探索式的自我學(xué)習(xí)可大幅度的節(jié)省人力成本。近些年來，隨著深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的深度強化學(xué)習(xí)成為人工智能研究的熱門領(lǐng)域之一，并在游戲、控制等領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。

02.智能駕駛決策規(guī)劃的任務(wù)

智能駕駛的主要目的是為人們提供安全、舒適及高效的出行體驗。大多數(shù)的交通事故產(chǎn)生的原因來自于駕駛員人為因素，例如疲勞駕駛、情緒駕駛以及路況判斷失誤等。因此，合理的選擇駕駛行為及路線規(guī)劃是智能駕駛的一個重要環(huán)節(jié)。其中，行為決策負責(zé)在接收到全局路徑后，根據(jù)從感知模塊得到的環(huán)境信息（車輛速度、障礙物及道路信息等），做出具體的行為決策（如變道、跟車、減速等）。而規(guī)劃的任務(wù)則是在接收到?jīng)Q策層的宏觀動作指令之后，將其轉(zhuǎn)化成一條更加具體的行駛軌跡，從而能夠生成一系列控制信號（油門、方向盤轉(zhuǎn)角、剎車等），實現(xiàn)車輛的自動行駛。如何應(yīng)對不同的路況信息將做出合理的決策與規(guī)劃是無人駕駛智能化的一個重要指標(biāo)。

03.決策規(guī)劃目前的難點

由于實際的交通場景千變?nèi)f化，道路結(jié)構(gòu)差異大（高速、十字路口、停車場等），如何去設(shè)計一套通用性強的決策規(guī)劃機制是目前困擾著智能駕駛的一個主要難題。同時，其他交通參與者的行為存在不確定性，不僅需要對其行為做預(yù)測，還需要考慮本車與其他交通參與者的博弈。因此，需要對時刻變化的外部環(huán)境做出快速及準確的響應(yīng)。如何應(yīng)對感知模塊提供的信息做不到100%的準確和100%的全覆蓋也是智能車在決策規(guī)劃時要考慮的重要因素。

04.強化學(xué)習(xí)對于智能駕駛決策規(guī)劃的意義

強化學(xué)習(xí)適用于求解具有時序性的決策問題，這正與智能駕駛的決策過程相契合。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強化學(xué)習(xí)框架可以增加駕駛場景的泛化能力。同時，考慮部分不可觀測環(huán)境的強化學(xué)習(xí)流程可以評估交通參與者的不確定性，并通過預(yù)測與推演的方式從長遠的角度出發(fā)來尋求最優(yōu)的駕駛方案。更重要的是，強化學(xué)習(xí)由于其自身具有應(yīng)對外部環(huán)境改變而產(chǎn)生進化的能力。當(dāng)未知的corner case產(chǎn)生時，智能體可以通過改變自身的駕駛策略來適應(yīng)并探索學(xué)習(xí)到解決該問題的方法。