强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

在现代汽车技术中，辅助驾驶系统（ADAS）扮演着越来越重要的角色，旨在提升行车安全性和驾驶舒适性。其中，自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）是ADAS的一项核心功能，它允许车辆自动调整速度以保持与前方车辆的安全距离。而“弯道限速辅助”则是自适应巡航控制在复杂路况下的一个高级扩展，它专门针对弯道路段，以确保车辆在过弯时能够安全、稳定地行驶。 自适应巡航控制（ACC）的基本工作原理是通过雷达传感器或激光雷达持续监测与前方车辆的距离，并根据预设的跟车距离自动调整本车的行驶速度。系统通常有多个预设的跟车距离等级，驾驶员可以根据自身需求选择。当前车减速或加速时，ACC系统会相应调整本车的速度，甚至在必要时完全停止车辆，以避免碰撞。 弯道限速辅助（Curve Speed Assist, CSA）是ACC系统的一个智能补充，尤其在高速公路和乡间道路上的弯道行驶时非常有用。该功能基于高精度地图数据和车辆动态信息，如车辆的转向角、侧向加速度等，来预测即将进入的弯道的曲率。一旦检测到车辆即将进入弯道，系统会自动降低车速，以符合安全过弯的最高速度，这样可以防止因过快入弯导致的失控或者打滑。 CSA系统的工作流程大致如下：车辆的传感器和导航系统识别出前方的弯道；接着，系统分析弯道的半径和当前车速；然后，根据车辆的物理特性（如轮胎抓地力、车身稳定性等）计算出安全过弯速度；如果当前车速超过这个安全值，系统将逐步降低车速，使车辆在进入弯道时处于合适的速度。 除了提高行车安全，弯道限速辅助还有助于改善驾驶体验。在没有弯道限速辅助的情况下，驾驶员可能需要频繁地调整车速以应对变化的路况，这在长途驾驶中会增加疲劳感。而CSA系统可以自动处理这些细节，使驾驶员能够更加专注于道路状况，享受更轻松的驾驶旅程。 然而，任何辅助驾驶系统都不是万能的，驾驶员仍然需要时刻保持警觉并准备接管控制。尽管CSA和ACC能够显著减少因速度不当引起的事故，但在遇到未在地图上标注的障碍物或者极端天气条件时，人类驾驶员的判断仍然是不可或缺的。 辅助驾驶系统，尤其是结合了弯道限速辅助的自适应巡航控制，为现代驾驶提供了智能且安全的解决方案。随着技术的不断发展，我们期待这些系统在未来能够变得更加智能化，进一步提升道路安全和驾驶体验。

详细介绍威伯科 ACC自适应巡航系统

汽车自动自适应巡航标准

ISO 15622 智能交通系统-自适应巡航控制系统-性能要求和测试程序(中英文版)

acc详解，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

全时速范围自适应巡航技术标准ISO22179中文翻译版，本标准包含了基本的控制策略，最低功能需求驱动接口组件、故障 诊断和失效分析等内容

(1)定速巡航的速度控制算法 速度控制算法起初用于定速巡航的控制技术中。PID算法是一个传统的具有 反馈环节的控制算法，因其原理简单易用得到广泛的推广。很多学者将PID与其 他算法进行结合成功改善了对速度控制的精确度，文献[28]使用模糊控制的方法 对PD的比例．微分参数进行实时在线调整，建立了汽车恒定速度控制的模糊PD 控制算法。所提出的模糊PD控制算法具有较好的控制性能，与传统PID控制方 法相比可以在较短时间内实现车辆的定速巡航，并且偏差与超调量都很小。高振 海等人【29~30】采用将非线性系统局部线性化的描述方法，应用预瞄跟随理论提出了 新颖的速度控制方法，通过优化多目标的评价函数决策出理想纵向加速度，并对 其进行微分校正，充分考虑了驾驶员反应滞后以及汽车动力学滞后的响应特性。 该方法精准有效地实现了对目标速度的跟随控制，为无人驾驶汽车速度控制的研 究打开了一个新的思路。高锋等人[31】通过辨识获得节气门开度到车速的传递函数， 从而对汽车纵向动力学进行了描述，在此基础上应用鲁棒控制理论设计了多模型 分层切换控制系统，实现了当模型存在较大不确定性时能够对车速快速准确得控 制。陈刚[321采用改进BP神经网络设计了一种驾驶机器人车速跟踪神经网络控制 方法，其收敛速度高于梯度下降法的收敛速度，且达到的控制精度也更高。 (2)自适应巡航的速度控制算法 速度控制驾驶员模型也常用于车辆自适应巡航控制的研究中，萝莉华【33】应用 多目标MPC算法实现了汽车自适应巡航控制策略，较传统PID算法具有多目标 优化的功能，改善了跟车性、舒适性以及燃油经济性。管欣[34】基于驾驶员操作汽 车的行为特性，将驾驶员建模理论．稳态预瞄动态校正假说【35】应用于汽车自适应 巡航控制系统的理论研究中，构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆自适 应巡航控制算法。仿真实验结果表明基于驾驶员操纵行为特性的分析，应用驾驶 员操纵行为建模理论来研究汽ACC系统的控制过程为车辆ACC控制系统的开发 提供了一个可行的研究途径。文献[36]根据模糊神经网络控制理论，研究了自适 应巡航控制跟随模式下的距离控制，构造了五层的模糊神经网络，推导出了相应 BP算法公式，并对汽车自适应巡航控制跟随模型进行了仿真实验。经过输入实际 样本数据进行训练后，自适应巡航跟随控制模型具有较高的控制精度，并且减少 了踏板角度的波动，基于模糊神经网络模型的自适应巡航控制跟随模型能够取得 良好的效果。 虽然这些算法取得了良好的效果，但基本上是围绕着定速巡航与跟车巡航展 开的研究，并不能应对突然的变道或转弯所带来的高速失稳的危险。本文基于多 点预瞄的思想，运用二次规划的方法提出自适应避险的速度规划功能，并结合评 价函数最优化的方法对目标速度进行实时跟随，这样车辆在巡航时可避免因突然 万方数据

ACC自适应巡航系统，介绍了ACC自适应巡航系统的相关概念，对您认识此系统有很大的帮助。

ACC自适应巡航系统Carsim-Simulink联合开发与仿真程序 包含Carsim中的cpar文件，可直接导出车辆模型； 控制算法采用的MPC模型预测控制； 包含m源文件以及mdl模型；