Heriot-Watt大学工程和物理科学学院的学术界已经开始使用先进的机器学习技术来提高自动驾驶汽车测试模拟器的性能。
技术已应用于现有的人类驾驶行为模型，以通过使用其他数据来改善下一代模拟器的性能和设计来消除现有的系统限制。
研究旨在专注于互动和类似人类的决策
©Heriot-Watt University
迄今为止，研究旨在专注于互动和类似人类的决策，以便为潜在的开发人员提供人工智能（AI）工具，能够模拟更大范围的现实驾驶情况和场景。
该团队的目标是发展高保真，现实的模拟器，希望加快自动驾驶汽车技术的整体开发和迭代，并有助于定义决策者使用的测试框架。
该计划的资助是从欧洲委员会的Horizon Europe框架计划中获得了不到200,000英镑的授予，预计将在2026年之前发布初步调查结果。
自动驾驶汽车（AV）有可能显着提高未来运输的安全性和可持续性。
尽管已经取得了重大进展，但对AV的安全评估仍然是一个严重的挑战，延迟了他们广泛的采用。
通常，通过将AV的安全性与人类驾驶员的性能进行比较来衡量，但是这需要数亿英里的现实测试，这是一个本质上充满了无法预测的风险的过程。
我们将深入研究高级机器学习，并使用数据更准确，更真实地对人类驾驶行为进行建模。我们希望我们的工作最终通过改进模拟系统来帮助加快自动驾驶汽车的开发和安全性。