AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
81/100 第九週：📌 強化學習應用實戰
81.自駕車決策系統 🎯 從感知到動作的 AI 整合！
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📍 單元導言
進入強化學習的應用實戰，我們將從生活中最具話題性的 AI 工程應用出發 —— 自駕車決策系統。
自駕車不只是交通科技的革新，更是強化學習從模擬走向現實世界的代表案例。這一單元將帶你了解一輛能自己開車的 AI，究竟是如何從「感知」到「決策」，並做出合乎邏輯與安全的行動選擇。
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🚘 一、自駕車的三大系統層級
1️⃣ 感知層（Perception Layer）
• 功能描述：
o 辨識環境資訊，包括：
車道線辨識
行人偵測
車輛辨識
紅綠燈辨識
交通標誌辨識
o 建立周邊環境模型
• 應用技術：
o LiDAR（光達）
o Camera（攝影機）
o Radar（雷達）
o 計算機視覺（Computer Vision, CV）模型
物件偵測（如 YOLO、Faster R-CNN）
影像分割（如 Semantic Segmentation）
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2️⃣ 決策規劃層（Decision & Planning Layer）
• 功能描述：
o 綜合感知層輸出的環境資訊，進行路徑規劃與駕駛行為決策：
路線導航
避障規劃
車道變換
轉彎、超車等行為決策
• 應用技術：
o 強化學習（Reinforcement Learning）
DQN（Deep Q-Network）
PPO（Proximal Policy Optimization）
Actor-Critic 架構
o 規則式決策樹
o 運動規劃（Motion Planning）
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3️⃣ 控制執行層（Control Layer）
• 功能描述：
o 將決策層輸出的指令轉化為實際車輛行動：
方向盤轉向控制
油門控制
煞車控制
• 應用技術：
o PID 控制（比例-積分-微分控制器）
o 模糊控制（Fuzzy Logic Control）
o 強化學習控制器（RL-based Controller）
o Model Predictive Control (MPC)
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🧠 二、強化學習在自駕系統中的角色
✅ 為何選擇 RL（強化學習）？
• 動態環境處理能力強： 自駕車需即時應對突發事件（如突然橫越馬路的行人）
• 學會最適策略： 不需要人工設計複雜規則，而是透過試錯方式學會最佳行動方案
• 可處理延遲回報問題： 例如「提前減速」可避免後續碰撞，RL 可自動評估這種非即時回饋行為的重要性
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📦 三、自駕車中的 RL 決策範例
🎯 範例情境：無號誌十字路口通行決策
元素 說明
狀態 S 自車位置、速度、其他車距離、行人方向、交通標線等
行動 A 加速、減速、暫停、左轉、右轉、直行等
獎勵 R 安全通過：+10；碰撞：-100；違規：-20；等待過久：-5
策略 π(a s)
📈 使用方法：
• 在模擬器中反覆嘗試通過各種路況
• 藉由 DQN 或 PPO 訓練決策網路
• 損失函數考慮回報加安全約束（如 Safe RL）
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🧪 四、應用實例與研究前沿
公司 / 團隊 強化學習應用
Waymo 使用 RL 訓練車輛在複雜城市路況下的優雅讓行與通過策略
Tesla 利用 Dojo 平台結合 SL + RL 強化極端情況下的處理能力
百度 Apollo 採用深度強化學習控制器進行精細的跟車與轉向動作
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🧭 五、挑戰與限制
• 🚫 資料稀缺與模擬真實差距： 現實世界中「危險事件」資料少，模擬可能無法完全覆蓋
• ⚖ 安全與可驗證性： RL 的試錯策略可能導致危險行為，需結合 Safe RL 或規則驗證機制
• 🧩 多 agent 動態互動： 在現實道路上，每輛車都在決策，涉及多智能體學習問題
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📚 六、小測驗：你掌握了嗎？
1️⃣ 強化學習最主要應用於自駕車的哪個層級？
A. 感知層
✅ B. 決策規劃與控制層
C. 雲端資料備份層
D. 電池管理層
解析：
強化學習（Reinforcement Learning, RL）主要用於幫助自駕車在複雜動態環境中進行決策與控制，例如：變道、避障、轉彎、跟車距離控制等。感知層則以感測與辨識為主，主要依靠 CV 模型與感測硬體。強化學習在感知層的應用較少，主要集中在決策規劃與控制層。
2️⃣ 在強化學習訓練中，如何避免自駕車學習到違規策略？
A. 給予違規高額獎勵以加速學習
B. 不進行獎勵設定
✅ C. 給予違規負獎勵並加入規則限制
D. 只進行模擬而不設定獎勵
解析：
在強化學習中，獎勵設計（Reward Shaping）是關鍵。為避免學習到違規或危險行為，必須對違規動作設定負獎勵（Penalty），並結合明確的規則約束，讓模型學會遵守交通規則、提升安全性。若獎勵設計不當（如 A、B、D 選項），模型可能會產生不符合安全規範的策略。
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✨ 單元金句
「讓自駕車學會決策，不只是讓它看得懂世界，更是讓它在不完美的環境中做出最明智的選擇。」
