介绍一个由麻省理工学院发明的模拟系统，用于训练无人驾驶汽车，创造一个具有无限转弯可能性的现实世界，从而帮助汽车在驶入真实街道之前学会驾驶。麻省理工学院发明的一个模拟系统用于训练无人驾驶汽车，创造一个具有无限转弯可能性的现实世界，从而帮助汽车在驶入真实街道之前学会驾驶各种恶劣情况。用于自动驾驶车辆的控制系统或“控制器”很大程度上取决于人类驾驶员驾驶轨迹的真实数据集。从这些数据中，他们学会了如何在各种情况下模拟安全转向控制。然而，不幸的是，来自危险的“边缘案例”(如险些撞车或被迫离开道路或进入其他车道)的真实数据很少。
一些被称为“模拟引擎”的计算机程序旨在通过渲染详细的虚拟道路来模拟这些情况，以帮助训练控制者进行恢复。但是从仿真中学习到的控制可以在全尺寸车辆上实现，这一点从未被证明过。
麻省理工学院的研究人员用他们的照片级模拟器解决了这个问题，这种模拟器被称为“自主虚拟图像合成和转换(VISTA)”。它仅使用一个很小的数据集(由人类在道路上驾驶捕捉到的)，从车辆在现实世界中可能遇到的轨迹中合成了几乎无数个新的观点。控制器将因其行驶的距离而获得奖励，因此它必须学会如何自己安全到达目的地。通过这样做，车辆学会了安全地导航它遇到的任何情况，包括在车道之间转弯或从附近的转弯中恢复后重新获得控制。
在测试中，在VISTA模拟器中训练的控制器可以安全地部署在全尺寸无人驾驶汽车中，并可以在以前看不见的街道上导航。通过将汽车定位在模拟各种接近碰撞情况的越野方向，控制器也可以在几秒钟内成功地将汽车恢复到安全的行驶轨道。描述该系统的论文已经发表在IEEE机器人和自动化快报上，并将在即将于5月举行的ICRA会议上发表。
第一作者亚历山大阿米尼(Alexander Amini)博士说，“很难在这些人类在旅行中没有遇到过的极端情况下收集数据。”计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的学生。“然而，在我们的模拟中，控制系统可以经历这些情况，自我学习以从中恢复，并在部署到现实世界中的车辆时保持强大。”
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