据外媒报道,加州大学伯克利分校的人工智能研究人员表示,他们开发了一种人工智能技术,可以帮助自动驾驶汽车在陌生的现实世界中运行,其性能优于送货机使用的导航方法。导航系统被称为LaND,它学习导航系统的脱离事件,然后预测系统脱离情况何时发生。
离港是指自动化系统遇到具有挑战性的条件,必须将控制权交给手动操作员的情况。就衡量自动驾驶汽车系统的能力而言,脱离事件是一个有争议的指标,据说已经过时了。人工智能研究人员通常将脱离视为故障排除或导航系统调试的信号,但LaND认为这是训练数据的一部分。工程师们表示,通过这种方法,机器人可以从测试过程中收集的数据集中学习。尽管其他系统直接从机载传感器收集的训练数据中学习,但研究人员认为,这可能需要大量的注释数据,而且成本更高。研究人员表示, “研究结果表明,LaND可以成功地在各种真实的人行道环境中学习导航,其性能优于模仿学习和强化学习方法。如果机器人能够成功地学会执行动作并避免脱离,它将能够成功地完成预期任务。重要的是,传统的强化学习方法lgorithm使用特定的任务奖励函数,这与传统的强化学习算法不同。我们的方法基于离开信号,推断任务,甚至不需要知道任务是什么。然而,与标准的强化学习算法类似,我们的方法也在不断改进,以加强避免释放的行为。LaND利用强化学习而不是寻求奖励,使用系统脱离事件作为从输入传感器学习的直接方式,同时考虑诸如方向盘角度和是否启用自动模式之类的因素。该团队通过在人行道上驾驶机器人并收集训练数据来构建LaND。当机器人进入充满障碍物的街道、车道或其他环境时,由人类安全驾驶员陪同,在短时间内重置路线或接管驾驶。在这段训练期间,研究人员收集了近35000个数据点,生成了近2000个系统脱离场景。初步实验表明,与深度强化学习算法和模仿学习的常见方法之一行为克隆相比,LaND在系统脱离之前在人行道上行驶的时间更长。研究人员表示,未来,LaND可以与现有的导航系统相结合,尤其是导航模拟学习方法。研究如何让机器人在需要人工干预时提醒操作员可以降低成本。
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