自动驾驶技术中的强化学习应用 核心观点 - 强化学习在自动驾驶领域从机器人早期阶段已有应用，但受限于训练效率低和复杂度高，工业界普及度有限 随着AlphaGo、ChatGPT RLHF和DeepSeek-O1等技术的突破，强化学习在时序决策任务（如轨迹规划）中展现出潜力 [3][7] - 自动驾驶的强化学习需结合模仿学习、逆强化学习等技术，通过动态reward设计（安全性/舒适性指标）和闭环训练解决环境交互问题 [8][62] 技术范式分类 1 基础学习概念 - 监督式学习：用于感知任务（目标检测），通过固定训练集优化模型输出与监督信号的均方误差 [5] - 模仿学习：以专家动作为监督信号，扩展至短时序轨迹生成，是端到端自动驾驶的主流方法 [6] - 强化学习：通过环境交互的延迟反馈（如轨迹规划中的碰撞避免）优化策略，依赖动态reward信号 [7] - 逆强化学习：从专家数据中学习reward-model，解决自然语言或驾驶舒适性等难以定义的奖励问题 [8] 2 核心算法框架 - 值优化方法：包括动态规划、蒙特卡洛（统计大数原理）、时序差分（SARSA/Q-Learning）及混合算法（GAE） [29][30][33][44] - 策略优化方法： - REINFORCE：蒙特卡洛估计策略梯度 [50] - Actor-Critic：结合策略网络与价值函数拟合 [51] - PPO：通过clip函数简化TRPO的约束条件，提升训练稳定性 [57] - GRPO：DeepSeek提出的轻量化算法，利用在线group样本替代value-model [59] 自动驾驶场景关键技术 - 预训练：策略网络与价值网络通过模仿学习初始化，提升训练收敛性 [60] - 概率建模：自回归/Diffusion模型对action多步rollout，通过环境反馈优化策略 [61] - 闭环训练：需建模多智能体博弈（他车动态响应），避免静态环境导致的策略偏差 [62] - 端到端融合：结合NeRF/3DGS生成动态环境感知数据，实时更新传感器输入 [63] 行业应用趋势 - 技术社区活跃度显著提升，涉及大模型、VLA、BEV感知等30+技术栈，近4000人参与交流，300+企业与科研机构加入 [65]