深度强化学习在自动驾驶中的应用：处理真实世界的挑战

自动驾驶技术正在成为现代交通领域的热门话题。为了实现安全、高效的自动驾驶，深度强化学习成为一种重要的方法。本文将介绍深度强化学习在自动驾驶中的应用，并提供相应的源代码示例。

深度强化学习是一种结合深度学习和强化学习的方法，可以让计算机通过与环境的交互学习最佳决策策略。在自动驾驶中，深度强化学习可以帮助车辆感知环境、做出决策并控制车辆行为，以实现安全的自动驾驶。

在处理真实世界的自动驾驶任务中，我们首先需要搭建一个合适的强化学习环境。这个环境可以模拟车辆与道路、其他车辆和交通标志等元素的交互。以下是一个简单示例的强化学习环境代码：

import gym

env = gym.make('AutonomousDriving-v0')
observation = env.reset