总的来说问题还有许多，希望感兴趣的同学朋友多多交流。
最近对强化学习比较感兴趣，发现强化学习工作较多的地方是无人驾驶决策规划这一块，我自己对这方面也比较感兴趣，就想做一个超车模型，设计交互环境如下，让图中的红车以最快的速度超越其他障碍车。
我的思路是用dqp来解决这类超车问题，将连续的4个截图作为一个状态空间，并用LeNet网络来逼近值函数，但发现效果不好，我以为是LeNet过于简单无法识别出车的模型，本想换更复杂的卷积网络，但后来怕计算量变大，等结果的时间变长，于是又用圆形和方形物体来分别表示player_car和obscale_car，其他不变，但是训练效果还是不好（不知道是不是哪里参数调错了，后来发现可能是保留了pooling层，由于pooling层具有平移不变性，使网络对图像中物体的位置信息不敏感，这对于图像分类是有用的，但在当前问题中车的位置对确定潜在奖励很重要，所以不使用pooling层）。
后来听人说可以采用专家轨迹来提升训练效果，于是我又自己玩游戏记录了大约2200个状态、动作和奖励，带进模型中训练发现效果还是不好，应该是专家轨迹太少了吧，下次多录些，但真的好费事，也不符合强化学习自己犯错自己得奖的风格。
恰巧的是，我在网上看到mit的自动驾驶公开课中一个有趣的项目：DeepTraffic，界面如下：跟我目标一样，然后我参照了deeptraffic的思想，改用栅格的方法来表示模型空间。
改用栅格的方法来表示模型空间后问题示意如下：栅格区域大小可以人为设定，其中每辆车占3*6个栅格，每个车道宽5个栅格。然后最重要的思路来了：每个车可观测的空间区域是有限的，我这里设定前向观测20个栅格，后向观测10个栅格，侧向观测1个车道（加上自身一共3个车道），可观测区域越大超车效果应该更好，这样状态空间就会下很多，计算速度也快很多。
我将障碍车所在的栅格值设为-1，玩家车所在的栅格设为2，其他空白区域设为0。可以获得如下矩阵：
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
将连续的4个矩阵reshape为向量作为输入。动作有5个：改左车道、改右车道、加速、减速、保持直线（速度不变）。然后对应的reward如下：（我是个新手，感觉reward的设置可能有些问题，希望大家可以给予意见）：
改左车道：reward = 0
改右车道：reward = 0
加速：reward = 0.1*(当前速度-最小速度)
减速：reward = 0.05*(当前速度-最小速度)
【需要注意的是，减速时速度减小量对playerCar的跟车效果是有影响的，然后reward的设置好像也有影响，目前还不知道如何设最好，如果大家感兴趣，可以自己设了试试】
保持直线（速度不变）：reward = 0.1
撞车：reward = -3
好了，训练了3w多步后效果还是很不错的，但是还有几个问题：
1. 损失一直不收敛：
DQN在训练过程中由于会遇到许多新的状态动作，所以在计算TD的参数θ没有变化的一个周期内loss应该是越来越小的，但总的来说loss却不是收敛的，理论上将当所有的状态动作都收集全后再对模型进行训练的过程中，loss应该是越来越小的，但我没算到这样的结果。。。。。。
2. 小车有时会连续变换车道，而且有时会存在抖动，不知道这是什么问题，是不是只要重新设定奖励，比如：
Reward += 0.2*（车道宽度的一半 – playerCar距车道路中心的距离）
然后最主要的DQN的原理就不扯了，网上一堆，如果你入门了，这个肯定会，如果是新手，推荐看郭宪博士的深入浅出强化学习，好书，然后这边书进去之后你会了解到其它好的中英文学习资料。
效果视频文件：https://pan.baidu.com/s/175pY9i6W4G-rF3nynTtgVQ
代码文件：https://github.com/drilistbox/HighSpeedRacing