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美国科学家研究新方法 让规划代理帮助自动驾驶汽车自动规划

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时间:1900/1/1 0:00:00

(图片来源:圣路易斯华盛顿大学)据国外媒体报道,只要不改变路径,自动驾驶汽车非常擅长执行特定的驾驶任务。美国圣路易斯华盛顿大学詹姆斯·麦凯尔维工程学院计算机科学与工程助理教授布伦丹·朱巴(Brendan Juba)正在研究一种方法,让规划智能体帮助自动驾驶汽车、机器人或其他使用机器学习的设备提高对世界的理解。此外,代理还可以保证安全运行,或者在无法保证安全时发出警报。这项研究由美国国家科学基金会资助,为期三年,Juba教授正在与以色列内盖夫本古里安大学软件和信息系统工程学院的教师Roni Stern合作。朱巴教授说:“自动驾驶汽车或机器人面临的环境总是在变化,这影响了它们的行为。该项目的重点是让机器人或自动驾驶汽车在动态环境中学习。关键是让学习部分和决策部分协同工作,这样才能做出更保守的决策。”朱巴表示,在这种情况下,机器人或自动驾驶汽车最好确保他们不知道自己的行为会导致什么,而不是做出可能被证明是错误的决定。例如,如果自动驾驶汽车经常在道路上训练,道路的一个车道经常被橙色的安全锥挡住,汽车就会学习安全锥代表什么,知道需要采取什么行动,类似于人类学习驾驶。Juba将通过机器人模拟器研究规划代理如何改进现实世界的模型,然后团队将根据学习到的模型开发自动规划算法,生成所需的计划以确保安全运行,或者在无法保证安全时发出警报。

(图片来源:圣路易斯华盛顿大学)据国外媒体报道,只要不改变路径,自动驾驶汽车非常擅长执行特定的驾驶任务。美国圣路易斯华盛顿大学詹姆斯·麦凯尔维工程学院计算机科学与工程助理教授布伦丹·朱巴(Brendan Juba)正在研究一种方法,让规划智能体帮助自动驾驶汽车、机器人或其他使用机器学习的设备提高对世界的理解。此外,代理还可以保证安全运行,或者在无法保证安全时发出警报。这项研究由美国国家科学基金会资助,为期三年,Juba教授正在与以色列内盖夫本古里安大学软件和信息系统工程学院的教师Roni Stern合作。朱巴教授说:“自动驾驶汽车或机器人面临的环境总是在变化,这影响了它们的行为。该项目的重点是让机器人或自动驾驶汽车在动态环境中学习。关键是让学习部分和决策部分协同工作,这样才能做出更保守的决策。”朱巴表示,在这种情况下,机器人或自动驾驶汽车最好确保他们不知道自己的行为会导致什么,而不是做出可能被证明是错误的决定。例如,如果自动驾驶汽车经常在道路上训练,道路的一个车道经常被橙色的安全锥挡住,汽车就会学习安全锥代表什么,知道需要采取什么行动,类似于人类学习驾驶。Juba将通过机器人模拟器研究规划代理如何改进现实世界的模型,然后团队将根据学习到的模型开发自动规划算法,生成所需的计划以确保安全运行,或者在无法保证安全时发出警报。

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