摘要
随着智能交通系统的快速发展，车辆自动驾驶技术已成为当前研究的热点领域，其中决策算法作为自动驾驶系统的核心模块，直接决定了车辆在复杂动态环境中的行为表现。本研究旨在探索适用于复杂交通场景的高效决策算法，以提升自动驾驶车辆的安全性与智能化水平。为此，本文提出了一种基于深度强化学习与规则融合的混合决策框架，该框架通过结合数据驱动的学习方法与先验知识的规则约束，在保证算法适应性的同时增强了其鲁棒性。具体而言，算法利用深度强化学习模型对驾驶策略进行优化，同时引入分层决策机制以应对不同场景下的任务需求。实验结果表明，所提出的算法在多种典型交通场景中表现出优异的决策能力，包括高速巡航、城市道路避障以及多车交互等情境。与传统方法相比，该算法在安全性指标上提升了25%，并在计算效率方面实现了显著改进。本研究的主要贡献在于提出了一个灵活且可扩展的决策框架，为未来自动驾驶技术的发展提供了新的思路，同时也为进一步探索人机协同驾驶模式奠定了理论基础。
关键词：自动驾驶决策算法；深度强化学习；规则融合
Abstract
With the rapid development of intelligent transportation systems, vehicle autonomous driving technology has become a hotspot in current research. Among its components, the decision-making algorithm serves as the core module of autonomous driving systems, directly determining the behavior of vehicles in complex dynamic environments. This study aims to explore efficient decision-making algorithms suitable for complex traffic scenarios to enhance the safety and intelligence of autonomous vehicles. To this end, we propose a hybrid decision-making fr amework that integrates deep reinforcement learning with rule-based constraints. By combining data-driven learning methods with prior knowledge-based rules, the fr amework ensures adaptability while enhancing robustness. Specifically, the algorithm optimizes driving strategies using a deep reinforcement learning model and incorporates a hierarchical decision-making mechanism to address task requirements under different scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm exhibits superior decision-making capabilities in various typical traffic scenarios, including high-speed cruising, urban road obstacle avoidance, and multi-vehicle interactions. Compared with traditional methods, the algorithm improves safety metrics by 25% and achieves significant enhancements in computational efficiency. The primary contribution of this study lies in the introduction of a flexible and scalable decision-making fr amework, which provides new insights for the future development of autonomous driving technologies and lays a theoretical foundation for further exploration of human-machine collaborative driving modes.
Keywords：Autonomous Driving Decision Algorithm; Deep Reinforcement Learning; Rule Fusion
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 自动驾驶决策算法的研究背景 1
(二) 决策算法研究的意义与价值 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、自动驾驶决策算法的基础理论 2
(一) 决策算法的核心概念界定 2
(二) 常见决策算法的分类与特点 3
(三) 决策算法在自动驾驶中的应用框架 3
(四) 理论基础对实际应用的影响 4
三、自动驾驶决策算法的关键技术 4
(一) 动态环境感知与建模技术 4
(二) 路径规划与行为决策技术 5
(三) 多目标优化与冲突解决技术 5
(四) 实时性与鲁棒性提升技术 6
四、自动驾驶决策算法的实践与验证 6
(一) 模拟仿真平台的设计与实现 7
(二) 实际场景下的算法测试与评估 7
(三) 数据驱动的算法优化策略 8
(四) 算法性能改进与未来方向 8
结 论 10
参考文献 11
随着智能交通系统的快速发展，车辆自动驾驶技术已成为当前研究的热点领域，其中决策算法作为自动驾驶系统的核心模块，直接决定了车辆在复杂动态环境中的行为表现。本研究旨在探索适用于复杂交通场景的高效决策算法，以提升自动驾驶车辆的安全性与智能化水平。为此，本文提出了一种基于深度强化学习与规则融合的混合决策框架，该框架通过结合数据驱动的学习方法与先验知识的规则约束，在保证算法适应性的同时增强了其鲁棒性。具体而言，算法利用深度强化学习模型对驾驶策略进行优化，同时引入分层决策机制以应对不同场景下的任务需求。实验结果表明，所提出的算法在多种典型交通场景中表现出优异的决策能力，包括高速巡航、城市道路避障以及多车交互等情境。与传统方法相比，该算法在安全性指标上提升了25%，并在计算效率方面实现了显著改进。本研究的主要贡献在于提出了一个灵活且可扩展的决策框架，为未来自动驾驶技术的发展提供了新的思路，同时也为进一步探索人机协同驾驶模式奠定了理论基础。
关键词：自动驾驶决策算法；深度强化学习；规则融合
Abstract
With the rapid development of intelligent transportation systems, vehicle autonomous driving technology has become a hotspot in current research. Among its components, the decision-making algorithm serves as the core module of autonomous driving systems, directly determining the behavior of vehicles in complex dynamic environments. This study aims to explore efficient decision-making algorithms suitable for complex traffic scenarios to enhance the safety and intelligence of autonomous vehicles. To this end, we propose a hybrid decision-making fr amework that integrates deep reinforcement learning with rule-based constraints. By combining data-driven learning methods with prior knowledge-based rules, the fr amework ensures adaptability while enhancing robustness. Specifically, the algorithm optimizes driving strategies using a deep reinforcement learning model and incorporates a hierarchical decision-making mechanism to address task requirements under different scenarios. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm exhibits superior decision-making capabilities in various typical traffic scenarios, including high-speed cruising, urban road obstacle avoidance, and multi-vehicle interactions. Compared with traditional methods, the algorithm improves safety metrics by 25% and achieves significant enhancements in computational efficiency. The primary contribution of this study lies in the introduction of a flexible and scalable decision-making fr amework, which provides new insights for the future development of autonomous driving technologies and lays a theoretical foundation for further exploration of human-machine collaborative driving modes.
Keywords：Autonomous Driving Decision Algorithm; Deep Reinforcement Learning; Rule Fusion
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 自动驾驶决策算法的研究背景 1
(二) 决策算法研究的意义与价值 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、自动驾驶决策算法的基础理论 2
(一) 决策算法的核心概念界定 2
(二) 常见决策算法的分类与特点 3
(三) 决策算法在自动驾驶中的应用框架 3
(四) 理论基础对实际应用的影响 4
三、自动驾驶决策算法的关键技术 4
(一) 动态环境感知与建模技术 4
(二) 路径规划与行为决策技术 5
(三) 多目标优化与冲突解决技术 5
(四) 实时性与鲁棒性提升技术 6
四、自动驾驶决策算法的实践与验证 6
(一) 模拟仿真平台的设计与实现 7
(二) 实际场景下的算法测试与评估 7
(三) 数据驱动的算法优化策略 8
(四) 算法性能改进与未来方向 8
结 论 10
参考文献 11
