强化学习 (RL) 通过使自动驾驶汽车能够在模拟或真实环境中通过试错学习决策策略来应用于自动驾驶汽车。在强化学习中，车辆（智能体）与其环境（例如，道路、交通、传感器）交互，并学习采取能够最大化奖励函数的行动（例如，转向、加速）。此奖励函数旨在优先考虑安全性、效率和遵守交通规则。例如，强化学习可以训练车辆通过奖励平稳并入和惩罚突然停车或碰撞来导航复杂的十字路口。 训练通常发生在 CARLA 或 NVIDIA Drive Sim 等模拟工具中，以避免早期学习阶段的真实世界风险。
一个关键应用是在动态场景中的自适应行为。 传统的基于规则的系统难以处理不可预测的因素，例如激进的司机或行人。 然而，强化学习智能体可以通过体验模拟中的各种场景来学习稳健的策略。 例如，强化学习模型可能会学习根据交通密度调整变道决策，或优化速度以平衡到达时间和乘客舒适度。 Waymo 和特斯拉等公司使用类似强化学习的方法（尽管通常与其他方法结合使用）来处理边缘情况，例如导航施工区域。 强化学习还可以改进感知系统——例如，通过奖励准确识别行人和车辆来训练基于摄像头的检测器专注于关键对象。
挑战包括弥合“模拟到真实”的差距并确保安全。 在模拟中训练的强化学习模型可能会由于不切实际的传感器噪声或环境变化而在现实世界中失败。 为了解决这个问题，开发人员使用域随机化（改变模拟中的光照、天气等）以及将强化学习与经典控制系统相结合的混合方法以实现故障保护。 计算成本是另一个障碍：训练强化学习策略需要大量资源，通常通过 Ray 等分布式训练框架或利用预训练模型来缓解。 尽管存在这些挑战，但强化学习仍然是特定子系统（例如运动规划）的实用工具，在这些子系统中，适应性和持续学习对于现实世界的部署至关重要。