强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
摘要
：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。
关键词
：强化学习；自动驾驶；人工智能
近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统注入了蓬勃动力，进一步推动了自动驾驶、车路协同等领域的发展，也助推了汽车工业的革新
。此外，人工智能技术的发展还推动了5G
通信技术、车联网技术等相关科技的迅速崛起和创新。在此背景下，我国正大力推动互联网、大数据、人工智能同产业深度融合
。赋予人工智能“思想”的机器学习算法，尤其是深度学习算法以其卓越的表现和广泛的适用性，被应用于解决各个领域的实际问题
。而在自动驾驶相关领域，现有的监督学习算法和无监督学习算法同样解决了许多关键问题
。例如，谷歌开发的SurfelGAN网络可以重建真实的自动驾驶汽车感知 数据供自动驾驶系统学习
。特斯拉部分车型采用纯摄像头与深度学习算法即可实现辅助驾驶和主动安全功能。随着大模型（foundation models
）技术的兴起，特斯拉还将基于Transformer
的端到端大模型应用于 FSD
（
full self
-
driving
）完全自动驾驶功能的开发，并且在实际测试中达到了接近人类驾驶员的水平。上海人工智能实验室、武汉大学、商汤科技团队联合提出的感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD，首次将检测、跟踪、建图、轨迹预测、规划等任务整合到一个基于 Transformer
的端到端网络框架下，进一步论证了大模型与自动驾驶产业结
的潜力
。
自 从
DeepMind
的 强 化 学 习 模 型
AlphaGo
在2016年战胜多名人类围棋大师之后，强化学习在公众面前直观地展示了其强大的实力，引发了人们对人工智能潜力的无限遐想。强化学习的概念于上世纪50
年代被提出，最早在最优控制等领域得到应用并逐步发展为机器学习的一大分支
，其本质是通过模拟人类学习新事物时不断试错并做出新的尝试的过程来学习最优的策略。在经历不断迭代与优化后，强化学习在目前的研究中已经得到了十分广泛的应用。OpenAI
于
2020
年开发出大型语言模型GPT-
3
，随后推出的 ChatGPT
聊天机器人一经面世就引起巨大轰动，作为可以“独立思考”的对话机器人，令公众对人工智能的能力有了全新的认知，而ChatGPT 的诞生也得益于强化学习方法的巧妙运用，这也反映了强化学习已经成为人工智能新兴技术发展中不可或缺的一部分。在智能交通这个大量研究需要数据驱动的领域，学者们也在不断发掘强化 学 习 用 于 解 决 实 际 问 题 的 应 用 价 值 ，以“reinforcement learning
”和“
autonomous driving
”为关键词在Web of Science
上按年份搜索得到的论文发表数量显示，自2016
年起有越来越多的研究将强化学习应用于自动驾驶技术，并且相关论文数量呈逐年增加的趋势，不仅表明强化学习在自动驾驶领域的应用已经逐渐成为学术研究的热点，也体现了自动驾驶汽车产业的蓬勃发展与对自动驾驶技术关键解决方案的迫切追求。近期，清华大学等单位科研人员合作研发出基于密集强化学习的自动驾驶汽车加速测试方法，大大加速了自动驾驶技术的落地，相关研究成果发表在期刊《自然》上，将越来越多自动驾驶技术相关研究人员的目光吸引到强化学习这一机器学习方法上
。
目前关于强化学习的综述多着眼于强化学习的原理与发展以及其在多学科领域的整体应用，缺少针对强化学习在自动驾驶领域最新进展的系统性综述。本研究旨在填补这一空白，首先介绍强化学习的原理与发展，其次根据现有文献总结强化学习在自动驾驶领域的最新应用和发展趋势，分析该方向目前存在的主要挑战，并讨论其未来可能的发展方向。