干货分享（微美全息产品）微美全息主要客户，微美全息（NASDAQ:WIMI）开发基于机器密集强化学习模拟器提高自动驾驶训练效率，

　　近几年自动驾车电动汽车控制技术随着科技的发展已经取得了巨大的不断进步，但是如何保证自动驾车电动汽车在各式各样繁杂情景下的安全可靠性仍然是两个颇具考验的问题。现代的如前所述人工和Viluppuram的校正方式在天数和生产成本方面都存在很大的限制。特别是极端情况下城市交通事故的发生，是阻碍自动驾车电动汽车合作开发和布署的两个关键性瓶颈是，由于安全可靠关键性事件很少见，在自然驾车自然环境中校正其安全可靠性所需的经济和天数生产成本高得令人望而却步。

　　据报道，微美激光（NASDAQ:WIMI）正在合作开发一类用作自动驾车电动汽车安全可靠校正的稀疏加强自学控制技术，如前所述深度自学和加强自学的控制管理手段，结合自动驾车电动汽车的特点和需求，同时实现了在虚拟自然环境中的快速校正和体能训练。

　　资料显示，WIMI微美激光如前所述电脑稀疏加强自学的工具包，是一类如前所述数学模型的电脑稀疏加强自学控制技术，用作自动驾车电动汽车的安全可靠校正。该控制技术能在虚拟自然环境中体能训练全权，并使其透过稀疏的加强自学演算法进而同时实现在自然驾车自然环境中展开校正。

　　稀疏加强自学（DRL）是一类电脑自学控制技术，能使电脑智能化全权从与自然环境的可视化中自学并作出最优化的重大决策。在自动驾车电动汽车领域，稀疏加强自学被用作合作开发安全可靠校正系统，以保证自动驾车电动汽车在各式各样情况下都能正确地高速行驶。在采用电脑稀疏加强自学（DRL）展开自动驾车电动汽车安全可靠校正时，通常会将其分为两个期：体能训练和校正。在体能训练期，稀疏加强自学全权与自然环境可视化，并从中自学。在校正期，稀疏加强自学全权在工具包或真实当今世界中展开测试，以确定其是否能正确地高速行驶并作出最优化的重大决策。自动驾车电动汽车的安全可靠校正是两个非常繁杂和耗时的操作过程，因为须要在各式各样高架道路和城市交通情景中校正其安全可靠性。稀疏工具包加强自学是一类采用工具包展开自动驾车电动汽车安全可靠校正的控制技术，能大大增加校正的天数和生产成本。

　　据悉，微美激光（NASDAQ:WIMI）的稀疏加强自学控制技术采用了如前所述数学模型的加强自学（Model-Based Reinforcement Learning）方式，结合了数学模型预测控制的思想。简而言之，他们在虚拟自然环境中创建了两个数学模型，用作预测全权在当前自然环境下的行动和可能将的后果，演算各式各样可能将。然后，他们采用加强自学演算法来优化全权的策略，使其在最大程度上满足安全可靠和工作效率等最终目标。

　　与现代的加强自学方式相比，如前所述电脑稀疏加强自学的工具包具有更高的工作效率和灵活性。透过采用数学模型，他们能在虚拟自然环境中快速地聚合大批的体能训练数据，并且能更快地控制虚拟自然环境中的自然环境和状态，进而更快地逼近真实当今世界的情况。此外，还采用了多智能化体加强自学（Multi-Agent Reinforcement Learning）的方式，让不同的全权在虚拟自然环境中相互协作，进而更快地适应繁杂的自动驾车电动汽车情景。在体能训练中，他们还采用了控制管理手段如经验回看（ER）、优先经验回看（PER）、动态天数折扣（DTD）等来提升体能训练的工作效率和灵活性。

　　目前，微美激光（NASDAQ:WIMI）如前所述电脑稀疏加强自学工具包，透过表述全权的最终目标和自然环境、创建全权数学模型、体能训练全权、采用稀疏工具包加强自学控制技术展开体能训练和校正的业务流程，进而在虚拟自然环境中展开小规模的测试和校正，大大增加了在现实生活当今世界中的测试和校正的生产成本和天数，提升了自动驾车电动汽车的合作开发工作效率和质量，控制技术同时实现业务流程如下：

　　驾车情景虚拟自然环境构筑：首先须要构筑两个驾车情景虚拟自然环境，该虚拟自然环境能演示各式各样高架道路和城市交通情景。虚拟自然环境须要主要包括工程车、过往行人、高架道路、城市交通红绿灯等元素，以及与之相关的物理和犯罪行为规则。

　　表述全权的最终目标和自然环境：须要明确全权的最终目标和要面对的自然环境。比如，全权的最终目标可能将是在最短天数内到达目的地，同时最大程度地避免发生事故。自然环境则主要包括高架道路、城市交通红绿灯、其他工程车、过往行人等等。

　　创建全权数学模型：创建全权的数学模型，主要包括输入、输出、网络结构等。比如，输入可能将主要包括全权当前的速度、位置、周围工程车的位置和速度等信息；输出可能将是全权下一步应该采取的行动，比如快速、减速、转弯等。在创建全权数学模型时，须要考虑到全权在现实生活当今世界中的工作自然环境，并且须要遵守相关的城市交通规则和安全可靠要求。

　　体能训练全权：全权须要在虚拟自然环境中展开大批的体能训练和测试。能采用如前所述加强自学的演算法，透过不断试错和自学来提升全权的表现。全权须要不断探索新的策略，并根据奖赏信号调整其犯罪行为，以最大化长期的累积奖赏。

　　稀疏加强自学工具包：稀疏加强自学工具包是指在短天数内，透过在虚拟自然环境中展开大批的体能训练和测试来加快全权的自学和校正操作过程。简而言之，能采用许多控制技术来快速工具包的运行，如虚拟化、虚拟化等。同时，也能采用许多控制技术来自动聚合各式各样高架道路和城市交通情景，以提升体能训练和校正的工作效率。

　　校正全权：在工具包中体能训练完毕后，须要将全权布署到现实生活当今世界中展开校正。在校正操作过程中，能采用许多控制技术来快速全权的校正，如逐步放宽自然环境限制、逐步提升情景繁杂度、人为引入干扰等。如果全权在现实生活当今世界中表现良好，则能进一步提升虚拟自然环境中的情景繁杂度，以更加严格的标准来校正全权的安全可靠性。

　　通常，自动驾车电动汽车的合作开发和布署须要面临大批的测试和校正工作，这些测试和校正须要在现实生活当今世界中展开，天数和生产成本都非常高昂。透过WIMI微美激光稀疏加强自学工具包控制技术，能在虚拟自然环境中展开小规模的测试和校正，大大增加了在现实生活当今世界中的测试和校正的生产成本和天数，提升了自动驾车电动汽车的合作开发工作效率和质量。其次，自动驾车电动汽车在现实生活当今世界中面临着很多繁杂的情景和自然环境，如天气变化、高架道路状况、其他工程车和过往行人的犯罪行为等，这些繁杂的情景和自然环境难以在现实生活当今世界中复现和校正。透过虚拟自然环境中的稀疏工具包加强自学控制技术，能演示这些繁杂的情景和自然环境，并在虚拟自然环境中体能训练和校正自动驾车电动汽车的性能和安全可靠性，使其更快地应对现实生活当今世界中的考验。在校正操作过程中，还能透过逐步放宽自然环境限制、逐步提升情景繁杂度、人为引入干扰等控制技术来快速校正操作过程。这种控制技术能大大增加安全可靠校正的天数和生产成本，同时提升自动驾车电动汽车的安全可靠性和可靠性。

　　总之，微美激光（NASDAQ:WIMI）采用稀疏加强自学工具包控制技术，能帮助自动驾车行业更加快速、高效、准确地校正和体能训练自动驾车电动汽车的安全可靠性。这将为用户带来更加可靠和安全可靠的自动驾车电动汽车产品，也将快速自动驾车电动汽车控制技术的发展和普及。稀疏加强自学控制技术为自动驾车电动汽车的合作开发和校正提供了两个全新的解决方案，为推进自动驾车电动汽车的发展和应用打下了坚实的基础相信，如前所述稀疏加强自学的自动驾车电动汽车安全可靠校正控制技术将会是未来的两个重要趋势和方向。

　　（来源：看头条网）

责任编辑：孙青扬