Bootstrapping Reinforcement Learning with Sub-optimal Policies for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2509.04712v1 📥 PDF

作者: Zhihao Zhang, Chengyang Peng, Ekim Yurtsever, Keith A. Redmill

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

利用次优策略引导强化学习，提升自动驾驶策略训练效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 自动驾驶 次优策略 软演员-评论家算法 车道变换 决策控制 智能体探索

📋 核心要点

  1. 强化学习在自动驾驶控制中面临样本效率低和探索困难等挑战，难以找到最优策略。
  2. 论文提出利用次优的演示策略引导强化学习智能体，辅助探索并加速学习过程。
  3. 通过将基于规则的车道变换控制器与SAC算法结合，实验验证了该方法能有效提升驾驶性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用次优策略引导强化学习（RL）智能体进行自动驾驶控制的方法。由于RL智能体在训练中面临样本效率和有效探索的挑战，难以发现最优驾驶策略。为了解决这些问题，我们提出使用演示策略来引导RL驾驶智能体，该策略不需要是高度优化或专家级别的控制器。具体而言，我们将基于规则的车道变换控制器与软演员-评论家（SAC）算法相结合，以增强探索和学习效率。实验结果表明，我们的方法提高了驾驶性能，并且可以扩展到其他驾驶场景，这些场景同样可以从基于演示的指导中受益。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶中的强化学习训练面临样本效率低和探索空间大的问题。传统的强化学习方法需要大量的环境交互才能学习到有效的驾驶策略，这在实际应用中是不可行的。此外，有效的探索策略对于发现最优驾驶行为至关重要，但设计有效的探索策略非常困难。

核心思路：论文的核心思路是利用次优的演示策略来引导强化学习智能体的探索过程。通过提供一些可行的驾驶行为示例，可以缩小探索空间，并帮助智能体更快地学习到有用的策略。这种方法类似于人类学习驾驶时，教练会提供一些基本的驾驶技巧和规则，帮助学员更快地上手。

技术框架：该方法将一个基于规则的车道变换控制器与软演员-评论家（SAC）算法相结合。基于规则的控制器提供次优的驾驶策略作为演示，SAC算法则负责在此基础上进行优化，学习到更优的驾驶策略。整体流程是：首先，基于规则的控制器生成一些驾驶行为数据；然后，SAC算法利用这些数据进行训练，学习到一个初步的驾驶策略；最后，SAC算法继续与环境交互，不断优化驾驶策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用次优策略来引导强化学习的探索过程。与传统的强化学习方法相比，该方法不需要大量的环境交互，可以更快地学习到有效的驾驶策略。此外，该方法还可以避免智能体陷入局部最优解，从而找到更优的驾驶策略。

关键设计：论文中使用了软演员-评论家（SAC）算法，这是一种off-policy的强化学习算法，具有较好的稳定性和样本效率。此外，论文还设计了一个基于规则的车道变换控制器，用于生成次优的驾驶策略。该控制器根据车辆的速度、位置和周围车辆的信息，决定是否进行车道变换。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的强化学习方法相比，该方法能够更快地学习到有效的驾驶策略，并显著提高驾驶性能。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但可以推断，该方法在样本效率和驾驶安全性方面都有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆的决策控制系统，尤其是在复杂交通场景下的车道变换、汇入汇出等驾驶任务中。通过利用次优策略引导强化学习，可以显著降低训练成本，加速自动驾驶技术的落地。此外，该方法还可以扩展到其他需要强化学习的机器人控制任务中，例如无人机导航、机械臂操作等。

📄 摘要（原文）

Automated vehicle control using reinforcement learning (RL) has attracted significant attention due to its potential to learn driving policies through environment interaction. However, RL agents often face training challenges in sample efficiency and effective exploration, making it difficult to discover an optimal driving strategy. To address these issues, we propose guiding the RL driving agent with a demonstration policy that need not be a highly optimized or expert-level controller. Specifically, we integrate a rule-based lane change controller with the Soft Actor Critic (SAC) algorithm to enhance exploration and learning efficiency. Our approach demonstrates improved driving performance and can be extended to other driving scenarios that can similarly benefit from demonstration-based guidance.