近年來(lái)自動(dòng)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(dòng)駕駛汽車在各種復(fù)雜場(chǎng)景下的安全性仍然是一個(gè)極具挑戰(zhàn)的問(wèn)題。傳統(tǒng)的基于人工和路測(cè)的驗(yàn)證方法在時(shí)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(dòng)駕駛汽車開發(fā)和部署的一個(gè)關(guān)鍵瓶頸是，由于安全關(guān)鍵事件很少見(jiàn)，在自然駕駛環(huán)境中驗(yàn)證其安全性所需的經(jīng)濟(jì)和時(shí)間成本高得令人望而卻步。
據(jù)報(bào)道，微美全息正在開發(fā)一種用于自動(dòng)駕駛汽車安全驗(yàn)證的密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)手段，結(jié)合自動(dòng)駕駛汽車的特點(diǎn)和需求，實(shí)現(xiàn)了在仿真器中的快速驗(yàn)證和訓(xùn)練。
資料顯示，WIMI微美全息基于機(jī)器密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模擬器，是一種基于模型的機(jī)器密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，用于自動(dòng)駕駛汽車的安全驗(yàn)證。該技術(shù)可以在仿真器中訓(xùn)練代理，并使其通過(guò)密集的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法從而實(shí)現(xiàn)在自然駕駛環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證。
密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以使機(jī)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(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域，密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于開發(fā)安全驗(yàn)證系統(tǒng)，以確保自動(dòng)駕駛汽車在各種情況下都能夠正確地行駛。在使用機(jī)器密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車安全驗(yàn)證時(shí)，通常會(huì)將其分為兩個(gè)階段：訓(xùn)練和驗(yàn)證。在訓(xùn)練階段，密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理與環(huán)境交互，并從中學(xué)習(xí)。在驗(yàn)證階段，密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理在模擬器或真實(shí)世界中進(jìn)行測(cè)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(dòng)駕駛汽車的安全驗(yàn)證是一個(gè)非常復(fù)雜和耗時(shí)的過(guò)程，因?yàn)樾枰诟鞣N道路和交通場(chǎng)景中驗(yàn)證其安全性。密集模擬器強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種使用模擬器進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車安全驗(yàn)證的技術(shù)，可以大大減少驗(yàn)證的時(shí)間和成本。
據(jù)悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）的密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)采用了基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Model-Based Reinforcement Learning）方法，結(jié)合了模型預(yù)測(cè)控制的思想。具體來(lái)說(shuō)，我們?cè)诜抡嫫髦薪⒘艘粋€(gè)模型，用于預(yù)測(cè)代理在當(dāng)前環(huán)境下的行動(dòng)和可能的后果，演算各種可能。然后，我們使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)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(qiáng)化學(xué)習(xí)方法相比，基于機(jī)器密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模擬器具有更高的效率和穩(wěn)定性。通過(guò)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(shí)世界的情況。此外，還采用了多智能體強(qiáng)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(dòng)駕駛汽車場(chǎng)景。在訓(xùn)練中，我們還使用了技術(shù)手段如經(jīng)驗(yàn)回放（ER）、優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（PER）、動(dòng)態(tài)時(shí)間折扣（DTD）等來(lái)提高訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性。
目前，微美全息（NASDAQ:WIMI）基于機(jī)器密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬器，通過(guò)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(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證的流程，從而在仿真器中進(jìn)行大規(guī)模的測(cè)試和驗(yàn)證，大大減少了在現(xiàn)實(shí)世界中的測(cè)試和驗(yàn)證的成本和時(shí)間，提高了自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)效率和質(zhì)量，技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程如下：
駕駛場(chǎng)景仿真器搭建：首先需要搭建一個(gè)駕駛場(chǎng)景仿真器，該仿真器能夠模擬各種道路和交通場(chǎng)景。仿真器需要包括車輛、行人、道路、交通信號(hào)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(duì)的環(huán)境。例如，代理的目標(biāo)可能是在最短時(shí)間內(nèi)到達(dá)目的地，同時(shí)最大程度地避免發(fā)生事故。環(huán)境則包括道路、交通信號(hào)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(dòng)，例如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。在建立代理模型時(shí)，需要考慮到代理在現(xiàn)實(shí)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(yàn)。可以使用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，通過(guò)不斷試錯(cuò)和學(xué)習(xí)來(lái)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(jiǎng)勵(lì)信號(hào)調(diào)整其行為，以最大化長(zhǎng)期的累積獎(jiǎng)勵(lì)。
密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬器：密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬器是指在短時(shí)間內(nèi)，通過(guò)在仿真器中進(jìn)行大量的訓(xùn)練和試驗(yàn)來(lái)加快代理的學(xué)習(xí)和驗(yàn)證過(guò)程。具體來(lái)說(shuō)，可以使用一些技術(shù)來(lái)加速模擬器的運(yùn)行，如并行計(jì)算、分布式計(jì)算等。同時(shí)，也可以使用一些技術(shù)來(lái)自動(dòng)生成各種道路和交通場(chǎng)景，以提高訓(xùn)練和驗(yàn)證的效率。
驗(yàn)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(shí)世界中進(jìn)行驗(yàn)證。在驗(yàn)證過(guò)程中，可以使用一些技術(shù)來(lái)加速代理的驗(yàn)證，如逐步放寬環(huán)境限制、逐步提高場(chǎng)景復(fù)雜度、人為引入干擾等。如果代理在現(xiàn)實(shí)世界中表現(xiàn)良好，則可以進(jìn)一步提高仿真器中的場(chǎng)景復(fù)雜度，以更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)驗(yàn)證代理的安全性。
通常，自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)和部署需要面臨大量的測(cè)試和驗(yàn)證工作，這些測(cè)試和驗(yàn)證需要在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行，時(shí)間和成本都非常高昂。通過(guò)WIMI微美全息密集強(qiáng)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(cè)試和驗(yàn)證，大大減少了在現(xiàn)實(shí)世界中的測(cè)試和驗(yàn)證的成本和時(shí)間，提高了自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)效率和質(zhì)量。其次，自動(dòng)駕駛汽車在現(xiàn)實(shí)世界中面臨著很多復(fù)雜的場(chǎng)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(chǎng)景和環(huán)境難以在現(xiàn)實(shí)世界中復(fù)現(xiàn)和驗(yàn)證。通過(guò)仿真器中的密集模擬器強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，可以模擬這些復(fù)雜的場(chǎng)景和環(huán)境，并在仿真器中訓(xùn)練和驗(yàn)證自動(dòng)駕駛汽車的性能和安全性，使其更好地應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的挑戰(zhàn)。在驗(yàn)證過(guò)程中，還可以通過(guò)逐步放寬環(huán)境限制、逐步提高場(chǎng)景復(fù)雜度、人為引入干擾等技術(shù)來(lái)加速驗(yàn)證過(guò)程。這種技術(shù)可以大大減少安全驗(yàn)證的時(shí)間和成本，同時(shí)提高自動(dòng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬器技術(shù)，可以幫助自動(dòng)駕駛行業(yè)更加快速、高效、準(zhǔn)確地驗(yàn)證和訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車的安全性。這將為用戶帶來(lái)更加可靠和安全的自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)品，也將加速自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展和普及。密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)為自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)和驗(yàn)證提供了一個(gè)全新的解決方案，為推進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展和應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)相信，基于密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛汽車安全驗(yàn)證技術(shù)將會(huì)是未來(lái)的一個(gè)重要趨勢(shì)和方向。
