5、自动驾驶车辆与系统中的深度学习：现状、挑战与未来趋势

自动驾驶车辆与系统中的深度学习：现状、挑战与未来趋势

1. 深度学习在自动驾驶中的应用

深度学习在自动驾驶领域发挥着重要作用，其中强化学习被用于训练智能体执行车道变更等操作。例如，通过深度Q网络（DQN），可以根据车辆的速度、纵向加速度、位置、偏航角、目标车道、车道宽度和道路曲率等信息，为预期的偏航加速度生成连续值。为了使Q学习能够输出连续的动作值，采用了一种改进的Q学习方法，其中Q函数是一个二次函数，由三个单隐藏层前馈神经网络进行近似。

最优控制与强化学习密切相关。最优控制可以看作是一个基于模型的强化学习问题，其中明确定义的微分方程对车辆或环境的动力学进行建模。强化学习可以用于实现最优控制，并且其方法被开发用于处理随机控制问题以及具有不确定奖励和状态转移概率的不适定问题。

然而，端到端系统虽然是解决自动驾驶车辆控制复杂任务的优秀工具，但仍面临一些发展障碍：
- 需要大量数据进行训练，数据不足（如不同道路类型和天气的数据）会削弱其性能。
- 具有黑盒结构和复杂架构，难以解释和修改。如果系统需要修改或改进，旧模型将变得无用，整个神经网络必须重新替换和训练。

2. 未来趋势与挑战

2.1 可靠性

在安全关键系统（如车辆）中，重大故障可能导致人员死亡或重伤。因此，在商业部署此类车辆和系统之前，必须确保道路使用者的安全。然而，在深度学习系统中确保功能安全可能很困难。随着神经网络变得更加复杂，很难理解它们做出的决策以及如何得出这些决策，这就是所谓的黑盒困境。这些解决方案的模糊性阻碍了它们在安全关键应用中的实施。

此外，任何自动驾驶车辆系统不仅要能够安全驾驶，还要能够安全应对其他车辆或