从试错到智能决策：Python与强化学习优化自动驾驶策略

从试错到智能决策：Python与强化学习优化自动驾驶策略

一、引言：自动驾驶如何更聪明？

自动驾驶技术的发展，已经从简单的感知与规则控制，迈向更加智能化的强化学习（Reinforcement Learning，RL）决策优化时代。过去，自动驾驶更多依赖 传统算法（如A、Dijkstra路径规划） 或 硬编码规则，但这些方法在面对复杂环境或动态交通状况*时，往往表现不佳。

而强化学习通过 “试错学习” + “奖励反馈” 让车辆在真实或模拟环境中不断优化驾驶策略，使其：

• 适应复杂环境，无需人工硬编码规则；
• 实时调整，面对突发状况能够灵活响应；
• 自动学习，逐步优化驾驶行为，减少事故风险。

在 Python 生态中，借助 Gym + PyTorch/Tens