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近年來，智能汽車事故頻發，為自動駕駛的安全性敲響警鐘。清華大學車輛與運載學院教授楊殿閣團隊提出了自動駕駛可信持續進化技術，幫助汽車實現在任何場景下，即使沒有預先設定的應對方案，也能自主學習應對該場景并保證行駛安全。近日，該技術成果以“利用動態置信度強化學習實現自動駕駛的持續提升”為題發表在了《自然·機器智能》上。
安全性是自動駕駛技術的核心。目前，市面上的自動駕駛汽車已經具備了在一些特定典型場景中示范無人駕駛運行的能力，但面對多種多樣的突發情況，還是無法完全保證車內人員的安全。“行駛中的突發情況往往具有不確定性，提前設定的應急場景無法‘堵’住所有危險。”楊殿閣說，為此團隊將研究方向轉變為“準確發現所有可能出現的安全隱患并及時處理”上，提出了自動駕駛可信持續進化技術。
該技術訓練自動駕駛汽車“從零學習”，并為其設定了學習階段——行駛初期，汽車將所有場景無差別地看成未知場景，均采取主動避讓的基礎駕駛策略以保證安全性。在此基礎上，團隊引入人工智能模型，教車輛從大數據中主動尋找熟悉的行駛場景，并自主地將駕駛性能從基礎策略調整到更優水平，保證在任意場景下不依賴預先設定，實現持續“進化”。
團隊在仿真和實車測試過程中對該技術進行了驗證，實驗結果表明，在車輛逆行、壓線超車等突發場景中，該技術能在自動駕駛汽車系統沒有預先設定的情況下，保證駕駛安全，同時隨著車輛的運行和數據的持續采集，駕駛性能能自動提升。楊殿閣說，這一技術突破有望推動無人駕駛從典型場景示范走向開放道路實際應用，讓無人駕駛汽車具備實現普及和大規模商用的可能性。
目前，團隊正在與國內外領軍汽車企業和出行廠商開展商業化合作，進一步開展大規模無人駕駛開放道路應用示范，以檢驗該技術在更多行駛場景中的應對能力與自主提升能力，并持續收集無人駕駛測試數據，以滿足開放道路無人駕駛的可信賴性要求。
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