近年來自動駕駛汽車技術隨著科技的發(fā)展已經(jīng)取得了巨大的進步，但是如何確保自動駕駛汽車在各種復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)和部署的一個關鍵瓶頸是，由于安全關鍵事件很少見，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習技術，基于深度學習和強化學習的技術手段，結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練。

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

密集強化學習（DRL）是一種機器學習技術，可以使機器智能代理從與環(huán)境的交互中學習并做出最優(yōu)的決策。在自動駕駛汽車領域，密集強化學習被用于開發(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習（DRL）進行自動駕駛汽車安全驗證時，通常會將其分為兩個階段：訓練和驗證。在訓練階段，密集強化學習代理與環(huán)境交互，并從中學習。在驗證階段，密集強化學習代理在模擬器或真實世界中進行測試，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。密集模擬器強化學習是一種使用模擬器進行自動駕駛汽車安全驗證的技術，可以大大減少驗證的時間和成本。

據(jù)悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）的密集強化學習技術采用了基于模型的強化學習（Model-Based Reinforcement Learning）方法，結合了模型預測控制的思想。具體來說，我們在仿真器中建立了一個模型，用于預測代理在當前環(huán)境下的行動和可能的后果，演算各種可能。然后，我們使用強化學習算法來優(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。

與傳統(tǒng)的強化學習方法相比，基于機器密集強化學習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習（Multi-Agent Reinforcement Learning）的方法，讓不同的代理在仿真器中相互協(xié)作，從而更好地適應復雜的自動駕駛汽車場景。在訓練中，我們還使用了技術手段如經(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習模擬器，通過定義代理的目標和環(huán)境、建立代理模型、訓練代理、使用密集模擬器強化學習技術進行訓練和驗證的流程，從而在仿真器中進行大規(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)效率和質量，技術實現(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，以及與之相關的物理和行為規(guī)則。

定義代理的目標和環(huán)境：需要明確代理的目標和要面對的環(huán)境。例如，代理的目標可能是在最短時間內到達目的地，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)絡結構等。例如，輸入可能包括代理當前的速度、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該采取的行動，例如加速、減速、轉彎等。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，并且需要遵守相關的交通規(guī)則和安全要求。

訓練代理：代理需要在仿真器中進行大量的訓練和試驗?？梢允褂没趶娀瘜W習的算法，通過不斷試錯和學習來提高代理的表現(xiàn)。代理需要不斷探索新的策略，并根據(jù)獎勵信號調整其行為，以最大化長期的累積獎勵。

密集強化學習模擬器：密集強化學習模擬器是指在短時間內，通過在仿真器中進行大量的訓練和試驗來加快代理的學習和驗證過程。具體來說，可以使用一些技術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來自動生成各種道路和交通場景，以提高訓練和驗證的效率。

驗證代理：在模擬器中訓練完畢后，需要將代理部署到現(xiàn)實世界中進行驗證。在驗證過程中，可以使用一些技術來加速代理的驗證，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，則可以進一步提高仿真器中的場景復雜度，以更加嚴格的標準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)實世界中進行，時間和成本都非常高昂。通過WIMI微美全息密集強化學習模擬器技術，可以在仿真器中進行大規(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)效率和質量。其次，自動駕駛汽車在現(xiàn)實世界中面臨著很多復雜的場景和環(huán)境，如天氣變化、道路狀況、其他車輛和行人的行為等，這些復雜的場景和環(huán)境難以在現(xiàn)實世界中復現(xiàn)和驗證。通過仿真器中的密集模擬器強化學習技術，可以模擬這些復雜的場景和環(huán)境，并在仿真器中訓練和驗證自動駕駛汽車的性能和安全性，使其更好地應對現(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、逐步提高場景復雜度、人為引入干擾等技術來加速驗證過程。這種技術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）采用密集強化學習模擬器技術，可以幫助自動駕駛行業(yè)更加快速、高效、準確地驗證和訓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品，也將加速自動駕駛汽車技術的發(fā)展和普及。密集強化學習技術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，為推進自動駕駛汽車的發(fā)展和應用打下了堅實的基礎相信，基于密集強化學習的自動駕駛汽車安全驗證技術將會是未來的一個重要趨勢和方向。