自动驾驶车辆运动控制PID参数优化与强化学习应用1.0

自动驾驶车辆的运动控制，搞过的都知道，PID 参数调优那块总让人头疼。强化学习现在成了个不错的替代方案，尤其在复杂环境下表现更稳。这份资源，结合了传统控制的稳妥和 RL 的灵活，思路清晰，代码也不复杂，挺适合你快速上手或者做 demo 原型。

资源里把SAC 算法（Soft Actor-Critic）拿来控制速度和转向，效果还不错。不光说原理，还真有仿真结果。你要是做过Carla环境的训练，那部分内容你肯定感兴趣。讲得比较细，从配置到 benchmark 全都有。

还有一点好，相关资料也整理得挺全。像MIT 的课件、深度强化学习框架的 PDF，甚至还贴心带了几个实用的源码包。你要是搞项目或者准备投稿，这些都能直接用得上。

不过建议你下载的时候注意一下，有些 PDF 文件比较大，网络不好的时候建议先下链接后看，不然卡着挺烦的。如果你还在纠结怎么从虚拟环境搬到实车，推荐你看看“从虚拟到现实”那一篇，写得挺实在的。

如果你在做强化学习与自动驾驶结合相关的方向，可以把这些资料一块收着，后面不管是调参还是写代码都方便翻出来用。