大家好，小鹏汽车又来回答了。
首先先回答一下RL在自动驾驶领域目前的应用现状：
先说一下行业内大多数主机厂在自动驾驶领域对于RL的应用：
由于强化学习是一种致力于实现通用智能解决复杂问题的方式，其适用于解决时序问题，而自动驾驶作为典型的「工业人工智能」，过程中包含感知、决策、控制三大环节，需要考虑各种极端工况与场景；
其中感知过程中环境要素实在太复杂，且驾驶任务灵活多变，非时序问题很多，RL在其中很难发挥主要作用，更多是DL的天下，如常用的YOLO及其变式等；只有在决策层面，Model Based RL与Rule based相互配合，其中基于规则的构建来应付大部分常见驾驶场景，但需要不断设计更新；RL来解决规则库内不适用的极端场景与问题。这也是目前行业内很多家主机厂都很「默契」采用的L3-L4算法架构。
而对于一些致力于L4解决方案的科技公司来说：
更多是选择深度强化学习DRL方式，也就是将深度学习DL的感知能力和强化学习RL的决策能力相结合，可以直接根据输入的信息进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法，也是更具有潜力的成熟L4级别解决方案。
传统RL的核心在于根据环境状态序列，找到一套最优控制策略，以实现最大累计期望奖励。也就是不断在环境中试错，不断改进，下图对于RL研究者们应该非常熟悉了，小鹏在此不再赘述基本原理。
但传统的RL，在解决自动驾驶问题上面临一些通用的瓶颈，其根源是「扁平」方法的不适用 。 SF（Sensor Fusion）与行为规划的输出是多维度求解问题，而当多维度空间「扁平」后，形成的是一个平坦但非常庞大的状态空间，使得原有trial and error的路径非常曲折漫长，反向传播时，奖励信号过于微弱，此时算法工程师调参的过程必定是煎熬而且「 秃 」兀。
延伸出具体影响如下：
1.样本效率：尤其是数据生成效率、L4级别专注于极端场景处理，无疑将消耗很多等待时间
2.扩展：RL方法解决长序或非常复杂的动作及状态空间问题将导致维数灾难。
3.泛化：解决当前问题获得最大的累积奖励的策略，反而会由于过度专一，无法平移解决其他问题
4.抽象：时间与空间的状态抽象由于SF的帮助，此类问题在自动驾驶中难度有所降低。
为了解决以上问题，深度强化学习（DRL）由然而生。
其将深度学习应用到期望奖励趋势预测中，一方面有助于与CV方案的结合可以实现end 2 end方案，另外也可以在未知环境下更好预测规律，并减小期望反馈误差。
2013年DQN 1在NIPS上由DeepMind 发表1，后续又在Nature 2015提出改进版本，此方式是DRL的起始，其核心思想为以下三点：
- 通过Q-Learning使用reward来构造标签；
- experience replay（经验池）的方法来解决相关性及非静态分布问题
- 使用一个CNN（MainNet）产生当前Q值，使用另外一个CNN（Target）产生Target Q值
2015版本算法伪代码如下：
DQN是一种强大的基线智能体，作为初版尝试，在游戏领域实现了很好的通用性。但在工程实践领域，存在无法进行连续动作控制，无法处理长时间记忆（后续加入LSTM改进）和CNN需要精确调参的问题。
后续Deep Mind将A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）和 OpenAI 的同步式变体 A2C 也应用了DQN中（论文链接：https:// arxiv.org/abs/1802.0156 1 ），但仍然没有很好解决以上问题。
DRL中，使用了深度神经网络的分层强化学习（HRL）目前备受关注，其致力于将一个复杂的强化学习问题分解成几个子问题并分别解决，并想相信可以取得比直接解决整个问题更好的效果。理论上核心思想：以HAM、隐藏学习（封建学习），MAXQ为灵感，实现长期信度分配、结构化搜索与迁移学习，从而使得减少问题搜索的复杂性；但在自动驾驶实践中HRL也存在引入额外的超参数，增加了更新层次代理的级别所产生的非平稳性等问题。
最近几年又出现了几个基于DRL HRL想法启发，并在项目实践中取得了不错的效果，典型有以下几篇：
H-DQN [1]
「我们提出分层DQN（h-DQN）的框架，是一个结合分层值函数，在不同的时域尺度运作，有内部激励的深度强化学习。在最高层的值函数通过内部目标学习策略，较低层的函数通过原子动作学习策略来满足目标。h-DQN允许灵活的目标指定，例如实体和关系的函数。这为复杂环境的探索提供了一个高效的空间。
我们通过两个反馈稀疏、延迟的问题证明我们的方法：（1）一种复杂的离散随机决策过程，（2）雅达利经典游戏「蒙特苏马的复仇」。
分层强化学习FeUdal网络（FuN）
FeUdal网络提出了模块化的结构。受到Hinton的封建强化学习思想的启发，系统的管理者选择一个方向进入隐状态空间，而工人学会通过环境中的动作来实现这个方向。这意味着FuN代表子目标作为隐状态空间中的方向，然后转化为有意义的行为原语。论文介绍了一种方法，能获得更好的长期信度分配，使记忆更易于追踪。
FuN结构：
H-DRLN [2]
论文主要思想：我们提出了一个终身学习系统，它能将知识从一个任务迁移或重新利用到另一个，同时有效地保留先前学到的知识库。该系统通过学习可重用的技能来迁移知识，完成Minecraft中的任务。
这些可重用的技能，我们称之为深度技能网络，随后通过两种技术：（1）深度技能阵列，（2）技能蒸馏，整合到我们提出的分层深度强化学习网络（H-DRLN）的结构中学习技能。
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)
这是由DeepMind的Lillicrap 等于 2016 年提出，其核心思想是采用卷积神经网络作为策略函数μ 和 Q 函数的模拟，即策略网络和 Q 网络；然后使用深度学习的方法来训练上述神经网络。
2018- ChauffeurNet [3]
开发并使用了ChauffeurNet处理自动驾驶过程中遇到的极端情况，并且可用避免惩罚不良时间的损失对于激励的扰动降低，提升数据产生效率。
综上只是对RL和DRL的研究在自动驾驶领域进行的部分介绍，还有很多空白领域正在等待研究突破。
但是从目前来看，无论是DRL还是RL都取得了在模拟场景（如游戏领域）取得了令人兴奋的成果，自动驾驶领域也基于TORCS与DRL发展出一套成熟可用的自动驾驶仿真系统 [4]
即便仍然存在实际应用过程的琐碎的矛盾场景和DRL非常难训练去解决非经典等问题，但相信未来会有更多理论可以开发并应用到自动驾驶场景中，成为L4甚至L5级别无人驾驶主要实现助力。
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谢谢大家！
参考
- ^ 论文链接 https://arxiv.org/abs/1604.06057
- ^ 论文链接 https://arxiv.org/abs/1604.07255
- ^ Learning to Drive by Imitating the Best and Synthesizing the Worst https://arxiv.org/abs/1812.03079v1
- ^ Deep Reinforcement Learning and Control —— Spring 2017, CMU 10703 https://katefvision.github.io/
