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過去20年間，自動駕駛技術(shù)取得了巨大的進步，也面臨著諸多挑戰(zhàn)。近日，清華大學(xué)自動化系智能交通研究團隊封碩助理教授與美國密西根大學(xué)Mcity主任劉向宏教授等科研人員合作提出了基于密集強化學(xué)習(xí)的自動駕駛汽車加速測試方法，通過密集學(xué)習(xí)生成了專注安全關(guān)鍵場景的智能測試環(huán)境，解決了自動駕駛所面臨的“稀疏度災(zāi)難”全新挑戰(zhàn)，實現(xiàn)了只需智能測試環(huán)境中的少量測試里程即可等效于自然測試環(huán)境中的海量測試里程，加速了自動駕駛汽車安全性測試評估過程103~105倍。
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