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本课程属于：087-强化学习驾驶决策与控制工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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自动驾驶深度强化学习决策控制工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶决策控制概述 · 深度强化学习在自动驾驶中的定位 · 学习目标与整体课程框架
课程导入目标=自动驾驶决…
02
自动驾驶基础
目标=自动驾驶分级 · 系统架构 · 感知-决策-控制流程
自动驾驶基础目标=自动驾驶分…
03
强化学习入门
目标=马尔可夫决策过程 · 状态 · 动作
强化学习入门目标=马尔可夫决…
04
深度强化学习核心方法
目标=深度Q网络 · 策略梯度 · 演员-评论家
深度强化学习核心…目标=深度Q网络
05
自动驾驶仿真环境
目标=CARLA · SUMO · AirSim
自动驾驶仿真环境CARLA
06
状态空间设计
目标=感知信息表示 · 鸟瞰图 · 栅格地图
状态空间设计目标=感知信息表…
07
动作空间设计
目标=离散动作 · 连续动作 · 横向控制
动作空间设计目标=离散动作
08
奖励函数设计
目标=安全奖励 · 效率奖励 · 舒适奖励
奖励函数设计目标=安全奖励
09
决策控制工程流程
目标=问题建模 · 环境搭建 · 算法选型
决策控制工程流程目标=问题建模
10
基于价值的决策控制
目标=DQN · Double DQN · Dueling DQN
基于价值的决策控…DQN
11
基于策略的决策控制
目标=REINFORCE · PPO · TRPO
基于策略的决策控…REINFORCE
12
演员-评论家方法
目标=A2C · A3C · DDPG
演员评论家方法
13
基于模型的强化学习
目标=世界模型 · Dreamer · PlaNet
基于模型的强化学…目标=世界模型
14
多智能体强化学习
目标=多车交互 · 博弈论基础 · MADDPG
多智能体强化学习目标=多车交互
15
分层强化学习
目标=选项框架 · 分层策略 · 高层决策与低层控制
分层强化学习目标=选项框架
16
模仿学习与强化学习结合
目标=行为克隆 · 逆强化学习 · GAIL
模仿学习强化学习结合
17
安全强化学习
目标=约束马尔可夫决策过程 · 安全层 · 风险敏感策略
安全强化学习目标=约束马尔可…
18
仿真到现实迁移
目标=域随机化 · 域适应 · 系统辨识
仿真到现实迁移目标=域随机化
19
训练加速与优化
目标=并行环境 · 分布式训练 · 经验回放优化
训练加速优化
20
评估与测试
目标=评价指标 · 场景库 · 回归测试
评估测试
21
案例实战一
目标=高速公路自动驾驶决策控制 · 包括车道保持 · 自适应巡航
案例实战一目标=高速公路自…
22
案例实战二
目标=城市交叉口通行决策控制 · 包括信号灯识别 · 行人避让
案例实战二目标=城市交叉口…
23
案例实战三
目标=泊车与低速场景决策控制 · 包括垂直泊车 · 平行泊车
案例实战三目标=泊车
24
常见问题与调试
目标=训练不收敛 · 奖励稀疏 · 过拟合
常见问题调试
25
工程化部署
目标=模型压缩 · 推理加速 · 车载计算平台
工程化部署目标=模型压缩
26
前沿进展
目标=大语言模型与决策 · 端到端自动驾驶 · 世界模型
前沿进展目标=大语言模型
27
综合项目一
目标=基于CARLA的端到端深度强化… · 从环境搭建到模型部署
综合项目一CARLA
28
综合项目二
目标=多智能体城市交通协同决策项目 · 包含多车交互 · 博弈与通信
综合项目二目标=多智能体城…
29
综合项目三
目标=安全强化学习与仿真到现实迁移项… · 包含安全约束与域随机化
综合项目三目标=安全强化学…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 工程实践建议 · 学习路线规划
课程总结提升