桥大学两位博士创立的wayve团队，于2018年7月4日发布最新的自动驾驶训练成果中，使用深度强化学习算法DDPG与自动驾驶技术相结合的方法实现了无人驾驶车辆仅仅根据道路摄像头作为输入，在30分钟内学会在250米的道路上保持在同一车道内行驶，这也标志着深度强化学习在自动驾驶领域的最新应用。本研究是基于深度强化学习的单目视觉自动驾驶决策，目标是实现一个使用深度强化学习算法DDPG与PPO相结合的模型，在仿真平台上实现无人车的自主决策的仿真系统，整个系统包含以下三个部分： （1）无人车在仅有单路摄像头的辅助下自行学习自动驾驶方法，并且可以在同一车道内保持行驶，当无人车偏离车道时系统会给出预警。 （2）在有障碍物存在时无人车自主学习并作出决策进行避障，学会在固定障碍物和动态障碍物不同情况下的决策与避障控制。 （3）利用单路摄像头的反馈数据对道路上的交通标识进行识别，在相应的标识出现后，无人车进行决策采取相应的动作来调整车辆动作与位置。