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。

APM固件下使用ROS控制巡航以及二维码识别降落程序

vue 利用高德地图的巡航轨迹， 做带进度条和倍速的轨迹回放demo，npm run serve启动，npm install安装依赖，默认端口打开即可见

记得以前发过汽车定速巡航相关内容的文章，那时候没想到附上相关的模型，这个模型相对简单，只适用于学习使用。在模型中使用了PID控制器，并且已经调好参数，只是车辆的驱动力部分并不是完善的，在使用时小罗哥建议大家先阅读我的相关文章，这样才能知道部分模块是哪些参数。在模型中可以修改不同的目标速度进行仿真。小罗哥的初心是把这些东西上传保存，同时如果大家有需要可以下载，如果有不足之处大佬们可以积极批评指正，谢谢各位的支持。

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

了解自动驾驶场景的采集及评价指标，

汽车巡航控制系统设计：包括了硬件和软件的设计，用了protel，proteus，keil等软件编写。用的单片机实现的。

1.前言 2.功能定义与危害分析 3.典型场景选取与采集 4.量化评价体系 5.测试方法