(圖片來源:圣路易斯華盛頓大學)據國外媒體報道，只要不改變路徑，自動駕駛汽車非常擅長執行特定的駕駛任務。美國圣路易斯華盛頓大學詹姆斯·麥凱爾維工程學院計算機科學與工程助理教授布倫丹·朱巴(Brendan Juba)正在研究一種方法，讓規劃智能體幫助自動駕駛汽車、機器人或其他使用機器學習的設備提高對世界的理解。此外，代理還可以保證安全運行，或者在無法保證安全時發出警報。這項研究由美國國家科學基金會資助，為期三年，Juba教授正在與以色列內蓋夫本古里安大學軟件和信息系統工程學院的教師Roni Stern合作。朱巴教授說:“自動駕駛汽車或機器人面臨的環境總是在變化，這影響了它們的行為。該項目的重點是讓機器人或自動駕駛汽車在動態環境中學習。關鍵是讓學習部分和決策部分協同工作，這樣才能做出更保守的決策。”朱巴表示，在這種情況下，機器人或自動駕駛汽車最好確保他們不知道自己的行為會導致什么，而不是做出可能被證明是錯誤的決定。例如，如果自動駕駛汽車經常在道路上訓練，道路的一個車道經常被橙色的安全錐擋住，汽車就會學習安全錐代表什么，知道需要采取什么行動，類似于人類學習駕駛。Juba將通過機器人模擬器研究規劃代理如何改進現實世界的模型，然后團隊將根據學習到的模型開發自動規劃算法，生成所需的計劃以確保安全運行，或者在無法保證安全時發出警報。
(圖片來源:圣路易斯華盛頓大學)據國外媒體報道，只要不改變路徑，自動駕駛汽車非常擅長執行特定的駕駛任務。美國圣路易斯華盛頓大學詹姆斯·麥凱爾維工程學院計算機科學與工程助理教授布倫丹·朱巴(Brendan Juba)正在研究一種方法，讓規劃智能體幫助自動駕駛汽車、機器人或其他使用機器學習的設備提高對世界的理解。此外，代理還可以保證安全運行，或者在無法保證安全時發出警報。這項研究由美國國家科學基金會資助，為期三年，Juba教授正在與以色列內蓋夫本古里安大學軟件和信息系統工程學院的教師Roni Stern合作。朱巴教授說:“自動駕駛汽車或機器人面臨的環境總是在變化，這影響了它們的行為。該項目的重點是讓機器人或自動駕駛汽車在動態環境中學習。關鍵是讓學習部分和決策部分協同工作，這樣才能做出更保守的決策。”朱巴表示，在這種情況下，機器人或自動駕駛汽車最好確保他們不知道自己的行為會導致什么，而不是做出可能被證明是錯誤的決定。例如，如果自動駕駛汽車經常在道路上訓練，道路的一個車道經常被橙色的安全錐擋住，汽車就會學習安全錐代表什么，知道需要采取什么行動，類似于人類學習駕駛。Juba將通過機器人模擬器研究規劃代理如何改進現實世界的模型，然后團隊將根據學習到的模型開發自動規劃算法，生成所需的計劃以確保安全運行，或者在無法保證安全時發出警報。
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本文來源：未來汽車日報，作者：邱曉芬提到馬斯克，大家最直接的聯想是馬路上到處跑著的特斯拉。
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