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捕鱼达人3破解版:未来国家的整个道路形势仍然是不确定的

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为了获得更“密集”的模型训练数据源,研究者使用了计算机视觉中的“语义分割掩码”(语义分割掩码,即观察范围内不同类型物体的轮廓)来帮助训练。这种人类可以理解的可视化数据反过来又可以帮助人们理解代理做出的动作选择。例如,在未来的某一时刻,它预测其他车辆将非常接近它的右侧,那么如果此时驱动动作输出,就可以理解为它是向左倾斜的。

 

被控车辆在模拟器中行驶时,采集上述所有未来场景的视觉(车辆位置、语义分割掩码)和状态(碰撞概率、逆行概率等),然后放置在缓冲区()中间。在采集驾驶数据时,该将从缓冲区中采集历史驾驶记录,以训练视觉感知和状态预测模型。整个模型的训练和策略演化完全是在线的,无需演示,即在线强化学习。他车辆参与的环境中学习自动驾驶策略分为两部分。


即场景感知和预测,以及基于此进行驾驶策略选择。在场景感知和预测中,一个是对周围建筑物的响应,车道等静止物体必须对未来状态做出非常准确的估计,另一个是对其他车辆的未来状态做出准确的估计。后者要困难得多,”曹金坤告。曹金坤说:“因此,虽然经过长时间的训练,代理人可以对周围建筑物、车道和其他静止物体的未来状态做出非常准确的估计。


但它仍然会对其他车辆的未来状态挠头。提出了,在开车,其他车辆的策略是未知的,和控制代理没有知觉的策略之前,和他们的行动也有些随意,不是一个完整的“确定性”(确定性)控制车辆的动态过程实际上是一个未来”,也就是说,从现在的时间点开始,即使被控制车辆始终采取相同的行动,未来国家的整个道路形势仍然是不确定的。

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