在自动驾驶技术发展进程中，决策系统长期面临着动态环境感知、多目标协同优化、实时响应三大核心挑战。本文以某前沿自动驾驶研究团队的真实工程实践为蓝本，深入解析基于近端策略优化（PPO）算法的决策系统设计框架，通过完整的数学建模、工程实现与实验验证闭环，揭示强化学习在复杂交通场景中的突破性应用。一、决策系
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自动驾驶决策系统的革命性突破：强化学习与规则引擎的深度融合实践
在自动驾驶技术发展的关键阶段，决策系统的可靠性直接决定了车辆能否在复杂道路环境中安全行驶。当前行业普遍面临两大技术路线的抉择：基于规则引擎的确定性决策方法，以及依赖强化学习的自适应性决策模型。本文将深入探讨两者的技术融合方案，提出一种可落地的混合架构设计。 1. 核心挑战与技术痛点 ...