基于強化學習的列車自動駕駛技術探究

摘 要：隨著人工智能技術的發展，基于強化學習的列車自動運行技術成為軌道交通領域研究熱點。該技術通過模擬人類駕駛員的決策過程，融合強化學習方式，能實現列車的自主行駛、路徑選擇、速度調節等關鍵功能。文章探究了強化學習在列車自動駕駛中的應用，分析了當前技術的難點與發展方向。依靠優化算法模型、增強數據處理能力和提升系統自適應性，列車自動駕駛技術有望在提高運輸效能、減少事故發生概率、降低能源消耗等方面發揮關鍵功效。本文還提出了實際應用中需解決的問題及相應的技術改進策略，以促進該技術的持續應用與發展。

關鍵詞：強化學習 列車自動駕駛 軌道交通 路徑選擇 速度控制

隨著智能交通系統的快速發展，列車自動駕駛技術在提升軌道運輸效率、保障安全性以及減少人為差錯方面具有重要應用價值。強化學習作為一種依靠獎勵機制的自主學習方式，為列車自動駕駛領域提供了新的解決方案。強化學習依靠不斷試錯與完善決策流程，能夠幫助列車實現自主控制與高效運行。然而，在實際應用推行階段，列車自動運行仍面臨諸多難題，如環境的不穩定性、數據處理的繁雜性問題，本研究旨在探索基于強化學習的列車自動駕駛技術的優勢、難題與應對措施。為該領域的技術進步和實際運用提供理論支撐和技術指引。

1 列車自動駕駛技術的概述

列車自動駕駛技術作為智能交通系統的核心組成部分，近年來在城市軌道交通領域得到了廣泛關注與應用。它通過引入人工智能、傳感器技術、數據處理算法以及通信技術，達成列車自主行駛效果。這項技術的核心優勢是能顯著提高列車運行的安全性、準時性和效率，減少人工操作失誤，從而改善整個交通系統的運轉。

列車自動駕駛技術的基礎依賴多種先進技術的融合。列車自動駕駛系統通過部署激光雷達、攝像頭、GPS、紅外傳感器等設備，即時采集列車周邊環境的數據。這些數據有助于系統實現環境感知，還可精確測定列車的實際位置，從而為決策過程提供支持[1]。列車自動駕駛系統大量應用強化學習、深度學習等人工智能算法，尤其在決策和路徑規劃方面，系統可通過持續學習與優化，逐步提升自主運行能力。

自動駕駛列車的工作流程通常包含三個主要部分：感知階段、決策步驟和執行操作，感知架構依靠傳感器收集實時數據，識別列車周邊的狀況；決策模塊根據所搜集的數據和預設準則，通過算法確定最優決策，包含速度調整、車道變更、停車等操作；執行部分是將決策轉化為具體行動，調控列車達成既定目標。該流程的各個環節均要求系統具備極高的精準度與可靠性。

列車自動運行技術已在多國城市軌道交通中實現初步應用，尤其在地鐵和輕軌等場景中得到了較為廣泛地應用。通過運用無人駕駛技術，軌道交通運行效率得到極大提升，而且在安全性能層面顯著降低了事故發生概率，還在資源利用和能源消耗方面達成了優化。

2 基于強化學習的列車自動駕駛技術面臨的問題

2.1 環境復雜性與不確定性

列車自動運行技術面臨復雜環境條件，時常要應對源自多領域的復雜輸入與不確定性，特別是在實際運營操作開展時，列車運行的環境往往存在多種不可預見的因素。環境復雜程度呈現于多個維度，如天氣條件變化、軌道上的障礙物、與其他交通工具的互動，甚至突發情形（如設備故障、人員進入軌道等）。這些因素不僅會對列車的正常運行產生影響，還會增加系統決策的難度和風險。尤其是在暴雨、霧霾、狂風這類極端天氣情形下，自動駕駛系統應具備極高的環境感知能力。

不確定性呈現于多個維度，盡管當前傳感器技術逐漸成熟，然而當前存在感知盲區，尤其是在傳感器無法全面覆蓋的角落或遮擋物下方，列車無法立即識別潛在的隱患，不同環境的動態轉變也對列車自動駕駛形成了挑戰[2]。例如，在城市軌道交通的運營體系里，列車要識別其他列車、乘客、行人等，還需靈活應對可能出現的突發情況。

2.2 數據處理與訓練模型的挑戰

列車自動駕駛系統核心依賴數據處理和訓練模型的能力。巨量的傳感器數據、軌道數據和環境信息要實時處理，這給計算系統設定了極高標準。尤其是在高速行駛與復雜情形下，數據的實時性和準確性極其重要，倘若數據處理出現滯后或偏差，會導致列車對環境判斷失誤，從而產生安全隱患。因此，如何高效精準地處理繁雜龐大的實時數據是當前技術發展的關鍵問題之一。

傳感器所產生的數據規模巨大且種類繁多，包含圖像、音頻、距離類數據，如何快速且精確地從這些數據中提取有效信息并進行融合處理，變為棘手難題。尤其是如何對來自不同傳感器的信息進行有效整合，以達成更全面的環境認知，是當前學術領域研究熱點。當下的處理算法如卷積神經網絡（CNN）和深度強化學習（DRL）雖在圖像與傳感器數據處理上有一定成效，但在實際應用推廣進程中，仍然面臨著高效能和低延遲處理的雙重挑戰。

列車自動駕駛系統需依靠海量歷史數據與模擬環境來訓練模型，且達成高效實時優化，獲取數據并非易如反掌之事。尤其是在多種復雜操作場景下，如何獲取高質量訓練數據并進行有效標注，是當前技術應用遭遇的一大難題。訓練過程中會遇到的數據偏差和標簽錯誤，都會對模型的精確性與穩定性產生影響，模型需在多樣化操作場景下進行全面檢測，確保其在實際運行中的適應性。

2.3 安全防護與應急處置問題

列車自動駕駛技術的發展并非僅為技術革新，更要解決安全性與應急響應等核心難題。列車自動駕駛系統屬于一個高度復雜智能系統，它的安全性能至關重要。在自動駕駛開展階段內，系統需保證在任何情形下都能快速作出精準決策，消除一切潛在的事故與災禍，自動駕駛系統安全性面臨一系列挑戰。

盡管當前的傳感器技術不斷發展，但仍然存在局限情況，傳感器會受到天氣、光線、物理障礙等因素的干擾，導致系統難以精確地感知環境。尤其是處于惡劣天氣條件時，傳感器出現失效或誤判會導致災難性后果。因此，如何保障傳感器的可靠性和冗余性，是確保列車自動駕駛安全的基礎。在列車運行過程中，存在遭遇多種突發狀況的概率，例如設備故障、人員非法進入軌道、信號故障等。若自動駕駛系統未能及時識別此類狀況并采取對應措施，會造成嚴重的后果。因此，如何設計高效的應急響應機制，確保在突發狀況發生時，系統能夠迅速且精確地采取相應的應對措施，是列車自動駕駛技術亟須攻克的難題。

3 基于強化學習的列車自動駕駛技術問題的解決策略

3.1 提升數據處理與環境建模能力

在列車自動運行系統研發與應用階段，數據處理和環境建模是確保系統高效安全運行的基礎。列車自動駕駛系統依賴大量像雷達、攝像頭、激光雷達這類的傳感器數據，這些數據能夠實時對列車所處環境開展感知與建模。然而，由于環境復雜且易變，數據處理和模型構建面臨巨大挑戰。為有效提升自動駕駛系統的性能，需更進一步提升數據處理能力，并且完善環境建模。數據處理能力的提升需從多維度展開，自動駕駛系統面對的數據種類繁多，涵蓋圖像數據、深度數據、時間序列數據等，各類數據在分析和處理過程中展現不同特性。因此需采用多模態融合技術整合各異傳感器的數據，利用經過優化的數據融合算法，提升數據的精準度與處理速度。尤其在對實時性要求嚴苛的列車自動駕駛系統中，如何降低數據處理的延遲，確保系統能夠實時做出決策，是提升系統性能的關鍵。

此外，環境建模是確保自動駕駛系統感知并認知周邊環境的關鍵環節。慣用環境建模技術憑借靜態地圖與規則機制完成，然而在動態環境之中，列車周圍的環境隨時會發生改變。因此，環境建模須具備更高的動態適應性，借助機器學習算法和深度學習算法，可以從海量實時數據中自動學習環境特征，打造精確且動態的環境模型[3]。該模型能夠根據列車運行軌跡、速度以及所處外部環境實時更新，從而為自動駕駛系統提供更精準的信息支持。若提高數據處理及環境建模能力，需提升系統的運算能力，并引入更加高效的算法。伴隨著計算機硬件的發展，尤其是GPU和云計算的應用，數據處理能力將獲得顯著提升。借助深度神經網絡、圖卷積網絡等先進算法，可提升自動駕駛系統在復雜環境中的感知與決策能力，確保列車安全且高效地運行。

3.2 改進強化學習算法，提升系統自適應性

強化學習（RL）作為一種自主學習的技術，在列車自動運行駕駛系統中具備廣泛應用前景。強化學習依靠與環境的交互，自動調整系統的行為策略，在不斷嘗試糾錯過程中優化決策策略。然而，在列車自動運行實際應用情形下，現有的強化學習算法仍存在自適應能力差、訓練效率低等問題。為增強自動駕駛系統的自適應水平，要對現有的強化學習算法予以改進，提升其于復雜環境中的性能，適應性為列車自動駕駛系統成功應用的關鍵。在實際運營階段，列車會面臨多種復雜的交通情形，如天氣變化、道路狀況改變、突發事件等，目前的強化學習算法一般難以在這些變幻莫測的環境中做出快速且精準的決策，導致系統適應能力不佳。為提升強化學習算法的自適應水平，能夠采用元學習技術，利用多任務學習方式，讓系統處于未知場景時，能快速適應并調整策略。此外，還能夠運用多智能體強化學習技術，模擬多個智能體在復雜環境中的交互，從而提升系統的整體協同與處理能力。

列車自動駕駛系統的學習效率是當前強化學習算法所面臨的重大挑戰。傳統強化學習模型一般需要大量訓練數據和長時間訓練周期，在列車自動駕駛系統應用場景里這是不可接受的。為提升訓練效果，可采用模仿學習與深度Q網絡等技術，通過參考人類專家或經驗模型的策略，減少對真實環境的依賴水平，加快系統的學習進度。另外，融合強化學習與仿真技術，依托虛擬環境開展大規模訓練，可進一步提高算法的訓練效能，還可降低實際環境中的試錯成本[4]。為促進強化學習效果，有必要對獎勵函數的設計進一步完善，獎勵函數是強化學習算法中決定系統行為的關鍵因素。恰當的獎勵設置能夠確保系統選擇正確的行動方案，根據列車自動駕駛的特點，獎勵函數可根據行車安全、時間效率、能源消耗等多方面要素進行綜合設計，確保系統目標高度吻合。

3.3 強化安全性與應急處理機制

列車自動駕駛技術的一項核心目標為保障列車運行的安全性。在開展自動駕駛推進進程時，任何微小失誤或決策差錯都將導致嚴重安全事故。因此，強化安全性能與應急處理機制，確保系統在各種突發狀況下的應對能力，是自動駕駛系統需著重關注的核心要點。

自動駕駛系統安全性需依靠多重冗余機制提高，在實際應用過程中，列車自動駕駛系統所依靠的傳感器和控制系統均會出現故障。因此要設計具有冗余特性的硬件與軟件系統。例如，可設置多個傳感器確保環境感知的精確性，并依靠不同類型的傳感器相互校驗，增強系統的可靠性[5]。冗余控制系統能在故障發生時快速切換到備用系統，確保列車穩定運行，自動駕駛系統的應急處理能力是確保列車安全的關鍵因素，無論是設備故障、突發意外，或是難以預見的外部狀況，系統都要能夠迅速作出反應。應急處理機制設計應涵蓋兩方面要點：一是故障監控與判別能力，二是應急處置與決策能力。在故障首次出現瞬間，系統應能夠迅速診斷問題并采取有效的應對措施，如轉換到人工操控模式或啟動應急制動設備，應急響應能力還需通過模擬測試與實際測試來驗證，確保系統能在實際環境中做出準確決策。

為增強安全性與應急處理能力，還能夠通過多維度數據分析與預測模型提升系統預警能力。憑借對實時運行數據的分析，系統可預估潛在故障與危險，提前采取防范措施。同時，借助強化學習和深度學習方法，系統可在持續學習與優化過程中，提升應急處理能力，并且在復雜環境中做出合理的判斷與決策。列車自動駕駛系統的安全性與應急處理機制是保障系統穩定運行的關鍵。只有通過多重冗余、應急響應機制和數據分析與預測技術相融合，才能確保自動駕駛技術在復雜環境中持續保持高效安全運行。

4 結論

基于強化學習的列車自動駕駛技術為軌道交通智能化發展提供全新解決方案。盡管目前面臨多種挑戰，但隨著強化學習算法的不斷優化和數據處理技術的提升，列車自動駕駛技術擁有廣泛的應用前景。未來，整合先進的環境建模技術、改進的算法以及安全增強措施，可以進一步提升列車自動駕駛系統的可靠性和效率，推動智能交通系統的發展步伐。

參考文獻：

[1]金彥亮，范寶榮，高塬.基于元強化學習的自動駕駛算法研究[J].工業控制計算機，2024，37（3）：24-26.

[2]許宏鑫，吳志周，梁韻逸.基于強化學習的自動駕駛汽車路徑規劃方法研究綜述[J].計算機應用研究，2023，40（11）：3211-3217.

[3]杜牽.基于風險評估和深度強化學習的自動駕駛決策方法研究[D].濟南：齊魯工業大學，2024.

[4]馮挽強，羅茶根，張周平，等.基于強化學習的自動駕駛車輛自適應規劃與控制方法[J].大眾汽車，2023（11）：0001-0004.

[5]蘇曉樂.基于深度強化學習的自動駕駛超車決策研究[D].西安：長安大學，2023.