自动驾驶技术作为未来交通的重要组成部分，其路径规划算法是关键技术之一。路径规划算法旨在为自动驾驶车辆提供最优行驶路线，确保其安全、高效地到达目的地。本文将对传统路径规划方法与深度强化学习在自动驾驶车辆路径规划中的应用进行对比，并探讨两者融合的趋势。
传统路径规划方法主要包括A*算法、Dijkstra算法、动态规划等。
传统方法具有算法成熟、计算稳定的特点，但在面对复杂多变的交通环境时，其适应性和灵活性有限。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了深度学习和强化学习的优点，通过训练神经网络模型，使自动驾驶车辆能够在复杂环境中自主学习和优化路径规划策略。
在DRL中，自动驾驶车辆被视为智能体（Agent），其通过与环境（交通道路、障碍物等）进行交互，学习如何规划最优路径。目标函数通常定义为行驶距离、行驶时间、安全性等指标的加权和，智能体通过最大化目标函数来学习最佳策略。
常见的DRL算法包括深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等。
// 示例：DQN算法伪代码
initialize replay memory D to capacity N
initialize action-value function Q with random weights θ
for episode = 1, M do
initialize sequence s_1 = {x_1} and preprocessed sequence φ_1 = φ(s_1)
for t = 1, T do
with probability ε select a random action a_t
otherwise select a_t = max_a Q(φ(s_t), a; θ)
execute action a_t in emulator and observe reward r_t and image x_{t+1}
set s_{t+1} = s_t, a_t, x_{t+1} and preprocess φ_{t+1} = φ(s_{t+1})
store transition (φ_t, a_t, r_t, φ_{t+1}) in D
sample random minibatch of transitions (φ_j, a_j, r_j, φ_{j+1}) from D
set y_j = r_j + γ*max_a' Q(φ_{j+1}, a'; θ') if φ_{j+1} is not terminal
y_j = r_j if φ_{j+1} terminal
perform a gradient descent step on (y_j - Q(φ_j, a_j; θ))^2 with respect to the network parameters θ
every C steps reset Q' = Q
end for
end for
DRL方法具有强大的自适应能力和泛化能力，能够在复杂环境中找到更优的路径规划策略，但训练过程耗时较长，且对硬件资源要求较高。
为了结合传统方法和DRL的优势，研究者提出了多种融合策略。其中，最常见的是将传统方法作为DRL的预处理或后处理步骤。
此外，还有研究者尝试将传统方法与DRL模型嵌入到统一框架中，通过联合优化实现路径规划的最优解。
传统路径规划方法和深度强化学习在自动驾驶车辆路径规划中具有各自的优势和局限性。通过融合两者，可以发挥各自的长处，提高路径规划算法的适应性和性能。未来，随着算法的不断优化和硬件性能的提升，自动驾驶车辆路径规划算法将更加智能化和高效化。