蓋世汽車訊 開發(fā)無需人類駕駛即可安全運(yùn)行的車輛一直是人工智能研究領(lǐng)域的主要目標(biāo)。由于僅在真實(shí)街道上測試自動駕駛車輛既不安全也不可行，因此其基礎(chǔ)算法必須要在仿真中進(jìn)行廣泛的訓(xùn)練和測試。

盡管近年來用于訓(xùn)練自動駕駛模型的仿真平臺有了顯著改進(jìn)，但它們?nèi)匀淮嬖诟鞣N局限性。仿真技術(shù)主要分為兩種:開環(huán)方法和閉環(huán)方法。開環(huán)方法中，輸出不會影響未來的輸入數(shù)據(jù)，而閉環(huán)方法則是輸出會影響后續(xù)輸入，產(chǎn)生自適應(yīng)循環(huán)。

開環(huán)仿真技術(shù)通常更容易實(shí)現(xiàn)，但它們無法適應(yīng)被測試模型在仿真中的變化或錯(cuò)誤。相比之下，閉環(huán)方法能更好地反映動態(tài)的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，從而可以更準(zhǔn)確地評估系統(tǒng)的性能，但其對計(jì)算的要求也更高，而且并不總是能呈現(xiàn)復(fù)雜的機(jī)動和新的車輛軌跡。