深度强化学习是结合深度学习与强化学习的前沿技术，广泛应用于自动驾驶、机器人控制、游戏AI等领域。以下通过实际案例解析其核心原理与应用方法。

应用场景：自动驾驶决策系统 🚗

在交通场景中，DRL通过模拟环境训练智能体（如自动驾驶汽车）做出最优决策。例如：

  • 环境建模：使用仿真数据构建道路、车辆、行人等动态模型
  • 奖励函数设计：将安全距离、行驶速度、能耗等指标转化为数值奖励
  • 策略优化：通过Q-learning或Actor-Critic框架迭代提升驾驶性能
autonomous_vehicle

技术实现步骤 🧠

  1. 状态空间定义

    • 包括车辆位置、速度、周围物体距离等传感器数据
    • 示例：state = [x, y, velocity, obstacles_distance]

  2. 动作空间设计

    • 通常为离散动作（如加速、刹车、转向）或连续动作
    • 需与具体任务匹配，如action = [steer_angle, throttle]

  3. 奖励机制构建

    • 正向奖励（如到达目标）与负向惩罚（如碰撞）的平衡
    • 示例：reward = +100 for reaching goal, -50 for collision

  4. 训练与部署

    • 使用仿真环境进行训练，最终部署到真实系统
    • 常见框架：PyTorch、TensorFlow、Stable Baselines
self_driving_car

拓展学习 📚

如需深入了解DRL在交通领域的实践，可参考：

traffic_simulation