自动驾驶技术已成为学术界与工业界共同瞩目的焦点。作为自动驾驶核心技术之一的路径规划，要求车辆具备实时、精准地处理复杂交通环境信息，并做出最优决策的能力，从而实现安全、高效、舒适的行驶目标。深度强化学习作为机器学习领域的前沿技术，融合了深度学习强大的特征提取能力与强化学习基于环境反馈进行决策优化的机制，为自动驾驶路径规划的动态决策提供了极具潜力的解决方案，其能够有效应对传统方法在处理复杂动态环境时的局限性。

深度强化学习原理概述

深度强化学习本质上是深度神经网络与强化学习算法的有机结合。深度学习通过构建具有多个隐藏层的神经网络模型，如多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）以及循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等，能够对高维、复杂的原始数据进行自动特征提取与抽象表示。而强化学习则遵循马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP），智能体（Agent）在环境中通过不断执行动作（Action），并根据环境反馈的奖励信号（Reward Signal）来学习最优策略（Policy），以最大化长期累积奖励（Long-Term Cumulative Reward）。在深度强化学习体系中，智能体借助深度学习模型将高维的环境观测数据映射为低维的特征向量，作为决策依据，然后依据强化学习算法，如 Q 学习（Q-Learning）、深度 Q 网络（Deep Q-Network，DQN）及其扩展双深度 Q 网络（Double Deep Q-Network，DDQN）、优先经验回放深度 Q 网络（Prioritized Experience Replay Deep Q-Network，PER-DQN），以及策略梯度算法（Policy Gradient Algorithm），包括香草策略梯度（Vanilla Policy Gradient，VPG）、近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）等，来选择并执行动作，实现对动态环境的自适应决策。

自动驾驶路径规划中的应用架构

基于深度强化学习的自动驾驶路径规划系统通常由紧密协作的环境感知模块、决策模块和执行模块构成。环境感知模块利用多种传感器，如摄像头、毫米波雷达、激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）等，获取车辆周围的全方位环境信息，包括道路拓扑结构、交通标志与标线、其他交通参与者的状态（位置、速度、加速度、行驶意图等）。这些原始感知数据经过预处理后，输入到基于深度学习的感知模型中，如基于 CNN 的目标检测模型（如 You Only Look Once，YOLO 系列；Single Shot MultiBox Detector，SSD 等）用于检测交通目标，基于语义分割网络（如 Fully Convolutional Network，FCN；U-Net 等）进行道路场景理解，从而提取出对决策有价值的特征信息。决策模块以感知模块输出的特征信息作为输入，通过深度强化学习算法求解最优决策。执行模块则将决策模块输出的控制指令（如油门、刹车、转向角度等）转化为车辆的实际控制动作，通过车辆动力学模型实现车辆的精确操控。

动态决策机制解析

状态空间定义

自动驾驶的状态空间是一个高维、复杂的空间，其准确合理的定义对于深度强化学习算法的性能至关重要。状态空间不仅涵盖车辆自身的运动学状态，如位置（x, y 坐标或经纬度）、速度（线速度、角速度）、加速度（线性加速度、角加速度）、航向角等，还包括周围环境的动态与静态信息。动态信息包括其他车辆的相对位置、速度、加速度、行驶方向、意图（如变道意图、转弯意图等），可通过多目标跟踪算法（如 SORT、DeepSORT 等）获取；静态信息包括道路的几何形状（曲率、坡度等）、交通规则（限速、禁行区域等）。为了降低状态空间的维度，提高算法效率，常采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、自编码器（Autoencoder）等降维技术对原始状态信息进行特征压缩与提取。

动作空间设计

动作空间定义了车辆在行驶过程中可执行的所有可能动作集合。考虑到车辆的物理约束和实际行驶需求，动作空间通常包括连续动作和离散动作。连续动作如油门开度、刹车力度、转向角度等，可通过 PID 控制、模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）等方法实现精确控制；离散动作如加速、减速、保持当前速度、向左或向右变道、转弯等，用于高层决策。在设计动作空间时，需综合考虑车辆的动力学特性、交通规则以及行驶安全性，确保动作的可执行性和有效性。

奖励函数构建

奖励函数是引导智能体学习最优行驶策略的关键要素，其设计需综合权衡安全性、高效性、舒适性等多方面因素。安全性是首要考虑因素，发生碰撞、违反交通规则或进入危险区域应给予较大的负奖励，可通过碰撞检测算法、交通规则检查模块来判断；高效性体现在快速到达目的地，可根据行驶距离、行驶时间、与最优路径的偏差等指标给予正奖励；舒适性则关注行驶过程中的平稳性，如加速度变化率（jerk）、转向角度变化率等，过大的变化应给予负奖励。为了使奖励函数更具鲁棒性和可解释性，常采用分层奖励结构、基于专家知识的奖励设计以及奖励塑形（Reward Shaping）技术。

学习与决策过程

智能体在与环境的交互过程中，遵循策略迭代（Policy Iteration）或值迭代（Value Iteration）的方式进行学习。在训练初期，智能体采用随机策略或基于启发式规则的策略进行探索，随着学习的深入，逐渐利用深度强化学习算法更新策略。常用的训练方法包括基于经验回放（Experience Replay）的离线学习和基于策略梯度的在线学习。经验回放通过将智能体与环境交互产生的经验样本（状态、动作、奖励、下一状态）存储在经验池中，随机采样进行学习，有效打破数据之间的相关性，提高学习效率；策略梯度算法则直接对策略网络的参数进行优化，使策略朝着期望奖励增加的方向更新。在实际行驶中，智能体根据实时感知到的环境状态，通过前向传播计算出各个动作的概率或价值，选择最优动作执行，实现动态路径规划。