近年來自動駕駛汽車技術(shù)隨著科技的發(fā)展已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但是如何確保自動駕駛汽車在各種復(fù)雜場景下的安全性仍然是一個極具挑戰(zhàn)的問題。傳統(tǒng)的基于人工和路測的驗證方法在時間和成本方面都存在很大的限制。特別是極端情況下交通事故的發(fā)生，是阻礙自動駕駛汽車開發(fā)和部署的一個關(guān)鍵瓶頸是，由于安全關(guān)鍵事件很少見，在自然駕駛環(huán)境中驗證其安全性所需的經(jīng)濟和時間成本高得令人望而卻步。

【資料圖】

據(jù)報道，微美全息正在開發(fā)一種用于自動駕駛汽車安全驗證的密集強化學(xué)習(xí)技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的技術(shù)手段，結(jié)合自動駕駛汽車的特點和需求，實現(xiàn)了在仿真器中的快速驗證和訓(xùn)練。

資料顯示，WIMI微美全息基于機器密集強化學(xué)習(xí)的模擬器，是一種基于模型的機器密集強化學(xué)習(xí)技術(shù)，用于自動駕駛汽車的安全驗證。該技術(shù)可以在仿真器中訓(xùn)練代理，并使其通過密集的強化學(xué)習(xí)算法從而實現(xiàn)在自然駕駛環(huán)境中進(jìn)行驗證。

密集強化學(xué)習(xí)（DRL）是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以使機器智能代理從與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)并做出最優(yōu)的決策。在自動駕駛汽車領(lǐng)域，密集強化學(xué)習(xí)被用于開發(fā)安全驗證系統(tǒng)，以確保自動駕駛汽車在各種情況下都能夠正確地行駛。在使用機器密集強化學(xué)習(xí)（DRL）進(jìn)行自動駕駛汽車安全驗證時，通常會將其分為兩個階段：訓(xùn)練和驗證。在訓(xùn)練階段，密集強化學(xué)習(xí)代理與環(huán)境交互，并從中學(xué)習(xí)。在驗證階段，密集強化學(xué)習(xí)代理在模擬器或真實世界中進(jìn)行測試，以確定其是否能夠正確地行駛并做出最優(yōu)的決策。自動駕駛汽車的安全驗證是一個非常復(fù)雜和耗時的過程，因為需要在各種道路和交通場景中驗證其安全性。密集模擬器強化學(xué)習(xí)是一種使用模擬器進(jìn)行自動駕駛汽車安全驗證的技術(shù)，可以大大減少驗證的時間和成本。

據(jù)悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）的密集強化學(xué)習(xí)技術(shù)采用了基于模型的強化學(xué)習(xí)（Model-Based Reinforcement Learning）方法，結(jié)合了模型預(yù)測控制的思想。具體來說，我們在仿真器中建立了一個模型，用于預(yù)測代理在當(dāng)前環(huán)境下的行動和可能的后果，演算各種可能。然后，我們使用強化學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化代理的策略，使其在最大程度上滿足安全和效率等目標(biāo)。

與傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)方法相比，基于機器密集強化學(xué)習(xí)的模擬器具有更高的效率和穩(wěn)定性。通過使用模型，我們可以在仿真器中快速地生成大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且可以更好地控制仿真器中的環(huán)境和狀態(tài)，從而更好地逼近真實世界的情況。此外，還采用了多智能體強化學(xué)習(xí)（Multi-Agent Reinforcement Learning）的方法，讓不同的代理在仿真器中相互協(xié)作，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜的自動駕駛汽車場景。在訓(xùn)練中，我們還使用了技術(shù)手段如經(jīng)驗回放（ER）、優(yōu)先經(jīng)驗回放（PER）、動態(tài)時間折扣（DTD）等來提高訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性。

目前，微美全息（NASDAQ:WIMI）基于機器密集強化學(xué)習(xí)模擬器，通過定義代理的目標(biāo)和環(huán)境、建立代理模型、訓(xùn)練代理、使用密集模擬器強化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗證的流程，從而在仿真器中進(jìn)行大規(guī)模的測試和驗證，大大減少了在現(xiàn)實世界中的測試和驗證的成本和時間，提高了自動駕駛汽車的開發(fā)效率和質(zhì)量，技術(shù)實現(xiàn)流程如下：

駕駛場景仿真器搭建：首先需要搭建一個駕駛場景仿真器，該仿真器能夠模擬各種道路和交通場景。仿真器需要包括車輛、行人、道路、交通信號燈等元素，以及與之相關(guān)的物理和行為規(guī)則。

定義代理的目標(biāo)和環(huán)境：需要明確代理的目標(biāo)和要面對的環(huán)境。例如，代理的目標(biāo)可能是在最短時間內(nèi)到達(dá)目的地，同時最大程度地避免發(fā)生事故。環(huán)境則包括道路、交通信號燈、其他車輛、行人等等。

建立代理模型：建立代理的模型，包括輸入、輸出、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。例如，輸入可能包括代理當(dāng)前的速度、位置、周圍車輛的位置和速度等信息；輸出可能是代理下一步應(yīng)該采取的行動，例如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。在建立代理模型時，需要考慮到代理在現(xiàn)實世界中的工作環(huán)境，并且需要遵守相關(guān)的交通規(guī)則和安全要求。

訓(xùn)練代理：代理需要在仿真器中進(jìn)行大量的訓(xùn)練和試驗。可以使用基于強化學(xué)習(xí)的算法，通過不斷試錯和學(xué)習(xí)來提高代理的表現(xiàn)。代理需要不斷探索新的策略，并根據(jù)獎勵信號調(diào)整其行為，以最大化長期的累積獎勵。

密集強化學(xué)習(xí)模擬器：密集強化學(xué)習(xí)模擬器是指在短時間內(nèi)，通過在仿真器中進(jìn)行大量的訓(xùn)練和試驗來加快代理的學(xué)習(xí)和驗證過程。具體來說，可以使用一些技術(shù)來加速模擬器的運行，如并行計算、分布式計算等。同時，也可以使用一些技術(shù)來自動生成各種道路和交通場景，以提高訓(xùn)練和驗證的效率。

驗證代理：在模擬器中訓(xùn)練完畢后，需要將代理部署到現(xiàn)實世界中進(jìn)行驗證。在驗證過程中，可以使用一些技術(shù)來加速代理的驗證，如逐步放寬環(huán)境限制、逐步提高場景復(fù)雜度、人為引入干擾等。如果代理在現(xiàn)實世界中表現(xiàn)良好，則可以進(jìn)一步提高仿真器中的場景復(fù)雜度，以更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)來驗證代理的安全性。

通常，自動駕駛汽車的開發(fā)和部署需要面臨大量的測試和驗證工作，這些測試和驗證需要在現(xiàn)實世界中進(jìn)行，時間和成本都非常高昂。通過WIMI微美全息密集強化學(xué)習(xí)模擬器技術(shù)，可以在仿真器中進(jìn)行大規(guī)模的測試和驗證，大大減少了在現(xiàn)實世界中的測試和驗證的成本和時間，提高了自動駕駛汽車的開發(fā)效率和質(zhì)量。其次，自動駕駛汽車在現(xiàn)實世界中面臨著很多復(fù)雜的場景和環(huán)境，如天氣變化、道路狀況、其他車輛和行人的行為等，這些復(fù)雜的場景和環(huán)境難以在現(xiàn)實世界中復(fù)現(xiàn)和驗證。通過仿真器中的密集模擬器強化學(xué)習(xí)技術(shù)，可以模擬這些復(fù)雜的場景和環(huán)境，并在仿真器中訓(xùn)練和驗證自動駕駛汽車的性能和安全性，使其更好地應(yīng)對現(xiàn)實世界中的挑戰(zhàn)。在驗證過程中，還可以通過逐步放寬環(huán)境限制、逐步提高場景復(fù)雜度、人為引入干擾等技術(shù)來加速驗證過程。這種技術(shù)可以大大減少安全驗證的時間和成本，同時提高自動駕駛汽車的安全性和可靠性。

總之，微美全息（NASDAQ:WIMI）采用密集強化學(xué)習(xí)模擬器技術(shù)，可以幫助自動駕駛行業(yè)更加快速、高效、準(zhǔn)確地驗證和訓(xùn)練自動駕駛汽車的安全性。這將為用戶帶來更加可靠和安全的自動駕駛汽車產(chǎn)品，也將加速自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展和普及。密集強化學(xué)習(xí)技術(shù)為自動駕駛汽車的開發(fā)和驗證提供了一個全新的解決方案，為推進(jìn)自動駕駛汽車的發(fā)展和應(yīng)用打下了堅實的基礎(chǔ)相信，基于密集強化學(xué)習(xí)的自動駕駛汽車安全驗證技術(shù)將會是未來的一個重要趨勢和方向。