麻省理工学院的科学家创造了一种新的仿真系统，用于训练具有无限转向可能性的自动驾驶汽车。该仿真系统的目标是帮助自动驾驶汽车能够应对驾驭过程中遇到的最坏情况，然后才能在全国乃至全世界的真实街道上自由行驶。当前，自动驾驶车辆的控制系统严重依赖于来自人类驾驶员的驾驶轨迹的真实数据集。
基于这些数据，自动驾驶汽车可以学习在各种情况下模拟安全转向和控制。几乎没有来自危险边缘情况的真实数据，例如接近碰撞或强行驶出道路。一种称为“模拟引擎”的计算机程序旨在通过绘制详细的虚拟世界来模拟现实情况，帮助训练自动驾驶系统从这些潜在场景中恢复。
麻省理工学院的研究人员使用一种称为虚拟图像合成和自主转换的沉浸式模拟器解决了该问题。该系统使用人类在道路上行驶时捕获的一小部分数据来合成轨迹的几乎无限的视点，从而使车辆可以进入现实世界。
在这种身临其境的模拟器中，自动驾驶系统因在没有撞车的情况下安全驾驶而获得奖励，因此它学会了如何安全地到达目的地，包括处理遇到的任何情况，包括在车道附近转弯或从近车祸中恢复后重新获得控制权。在测试中，MIT模拟器能够安全地部署在全尺寸的无人驾驶汽车中，并能够浏览以前看不见的街道。
自动驾驶系统能够在几秒钟内成功地将汽车恢复到安全的行驶轨迹，然后进行仿真并处理各种碰撞。麻省理工学院的工作是与丰田研究所合作完成的。
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