本研究聚焦于深度强化学习技术在自动驾驶车辆控制和决策制定领域的前沿探索与实践应用，致力于提升自动驾驶系统的响应速度、安全性和环境适应能力。
首先针对近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）在训练过程中存在的稳定性差及难以收敛的问题。
其次，PPO 算法采用随机采样经验回放体中的样本，在实际应用中会导致收敛速度较慢等问题。
最后，改进的深度强化学习算法被应用于自动驾驶控制决策任务中的车道保持任务，并利用TORCS仿真环境进行实验。通过对各项指标分析验证了该改进算法在自动驾驶车辆控制决策中有效性的提升。
### 基于深度强化学习的自动驾驶控制决策研究
#### 引言
随着现代科技的发展，尤其是工业互联网和5G技术的进步，自动驾驶技术成为近年来备受关注的研究领域之一。实现自动化的关键在于如何根据环境状态快速做出正确的驾驶决策。作为重要的技术支持手段，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）通过让智能体与虚拟或真实环境进行互动来获取最优策略，并应用于实际场景中以达成目标。
本段落主要探讨了一种改进的深度强化学习算法在自动驾驶控制决策中的应用，并利用TORCS仿真平台进行了验证测试。
#### 深度强化学习及其在自动驾驶中的应用
结合了传统强化学习方法和深度神经网络技术，DRL能够帮助智能体从复杂环境中提取高级特征表示并做出高效决策。在自动驾驶领域中，该技术可用于处理诸如路径规划、障碍物规避以及交通信号识别等多种任务。本段落特别关注于车道保持这一特定控制决策问题。
#### 近端策略优化算法（PPO）的局限性及其改进
近端策略优化算法是一种广泛应用于强化学习领域的梯度方法。但是，在实际应用中，它存在稳定性差及收敛速度慢等问题。
为解决这些问题：
1. 研究人员提出了基于相关嫡诱导度量（Correntropy Induced Metric, CIM）的PPO版本（CIM-PPO），以克服原算法中的KL散度不对称性问题，并提高策略更新的稳定性和效率；
2. 引入优先级轨迹回放机制（Prioritized Trajectory Replay, PTR），针对经验样本随机采样导致收敛速度慢的问题，通过优化历史数据利用方式加快学习过程。此外，采用Leamer-Actor架构并行处理多个环境以进一步提升性能。
#### 实验验证
为了证明上述改进算法的有效性，在TORCS赛车模拟器中进行了实验测试。该平台提供了理想的评估自动驾驶系统功能的条件。通过对车辆行驶稳定性、路径跟踪精度等关键指标进行分析后，确认了改进后的深度强化学习算法在车道保持任务上表现出色。
#### 结论
通过提出CIM-PPO与PTR相结合的新方法，我们成功解决了传统PPO算法中存在的问题，并提升了其性能表现。实验结果表明，在自动驾驶控制决策中的车道保持场景中，该技术具有明显的优势潜力。这为未来推动自动驾驶的实际应用提供了强有力的支持和依据。接下来的研究可以考虑将这些改进策略应用于更多复杂的驾驶情境下进行进一步探索与验证。
5星
