端到端专题：DDPG 基础算法与方法论介绍

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随着自动驾驶技术的快速发展，端到端（End-to-End, E2E）算法因其能够简化系统架构、提高决策效率而受到广泛关注。本文研究旨在全面梳理当前主流的端到端基础算法，分析其特点、优势与挑战，并探讨未来发展趋势。通过对现有文献和技术进展的研究，本文希望为相关领域的研究人员及从业者提供有价值的参考，后期将围绕这个主题从基础到应用开展系列的分享。 端到端自动驾驶指的是从传感器输入直接映射到车辆控制输出的过程，它试图用单一模型替代传统多模块架构中的感知、预测和规划等步骤。近年来，随着深度学习的发展，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LSTM），以及强化学习（RL）的进步，使得构建更加智能且高效的端到端系统成为可能。端到端目前形式也是有很多种，有“分段式”、“ ………………………………