张天瑞

河北科技学院

摘要(Abstract)：

本文围绕强化学习技术在自动驾驶领域的后续发展方向展开探讨，从算法优化、奖励函数设计、安全性保障、场景适配能力及产业化推进五个核心维度进行展望。未来将依托多技术融合路径提升样本利用效率与决策质量，构建具备场景自适应能力的多目标奖励函数，攻克可解释性与安全验证相关技术，强化模型泛化性能与车载硬件适配性，最终推动该技术从理论研究阶段向L3级及以上高阶自动驾驶场景产业化落地，搭建产学研协同发展的产业生态。

关键词(KeyWords)：

强化学习；自动驾驶；决策优化；安全验证

参考文献(References)：

［1］罗佳，杨双龙，董乐.深度强化学习在自动驾驶决策控制中的应用综述［J］.信息与控制，2025，54（03）：257-272+282. 

［2］吴思凡，段续庭，周建山，等.基于深度强化学习的自动驾驶决策行为研究综述［J］.人工智能，2023（05）：78-92. 

［3］许宏鑫，吴志周，梁韵逸.基于强化学习的自动驾驶汽车路径规划方法研究综述［J］.计算机应用研究，2023，40（11）：3211-3217.