游戏中也可以测试自动驾驶!真实的游戏场景将帮助算法进一步优化

简介:

这也是无人驾驶首度在模拟的真实环境中进行测试。

GTA5,这个目前为止最大的开放式犯罪冒险游戏,涵盖了多种道路情况,包括山区,城市,郊区以及高速公路等等,同时还拥有多种多样的车辆。另一方面,其出色的物理碰撞系统使得整个游戏的逼真程度更上一层,广大玩家也为此津津乐道。不过,正因为这个游戏的逼真,让它能够不止局限于娱乐,而是可以在特定的情况下用于人工智能自动驾驶系统的训练。

游戏中也可以测试自动驾驶!真实的游戏场景将帮助算法进一步优化

对于自动驾驶来说,就是希望电脑可以替代人来,对汽车的加速、刹车、变道等进行操作。在一整套自动驾驶系统中,最为重要的关键就是人工智能技术。而研究人工智能技术,首先要有大量的数据积累。特别是自动驾驶技术,需要在实际场景中大量测试,收集大量的道路数据。在人力资源成本高昂的发达国家,一些初创公司还难以负担。

普林斯顿大学的人工智能自动驾驶汽车的项目DeepDrive就利用GTA5游戏来用作训练人工智能。在游戏和电脑硬件之间加入一段编写好的程序,让人工智能AI控制的自动驾驶程序以一个游戏玩家的身份进入GTA5中,在游戏中驾驶车辆进行自动驾驶实验。

游戏中也可以测试自动驾驶!真实的游戏场景将帮助算法进一步优化

而在游戏中,通过相关设置和操作,可以模拟出很多现实中会出现的道路突发情况,比如说车祸、随意变道等等。通过在GTA5中的训练对游戏中道路上的不同目标进行分类,识别汽车、行人或其它目标,最终改进自动驾驶的算法。并且在收集数据的过程中,能够保证精准度,对气候,灯光等等场景进行有针对性的分析。


原文发布时间: 2017-01-14 08:03
本文作者: JOKER
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
10天前
|
监控 测试技术 UED
软件测试中的性能瓶颈定位与优化策略
在软件开发的生命周期中,性能测试是确保产品质量的关键步骤之一。本文深入探讨了性能测试的重要性,并提出了一套系统的性能瓶颈定位与优化策略。通过分析现代软件系统中常见的性能问题,结合最新的研究成果和行业最佳实践,文章详细介绍了如何运用科学严谨的方法来识别和解决性能瓶颈。此外,本文还强调了逻辑严密的问题分析框架和数据驱动的决策过程对于提升软件性能的重要性。
|
4天前
|
监控 Java 数据挖掘
通过A/B测试优化返利App的功能设计
通过A/B测试优化返利App的功能设计
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
Matlab|基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab-源码
基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现,结合LSTM预测可再生能源和负荷,优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网,结果显示经济成本平均降低4.03%,提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练,最终展示了一系列运行结果图表。
|
3天前
|
算法
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
3天前
|
存储 缓存 算法
Java中的数据结构与算法优化实践
Java中的数据结构与算法优化实践
|
4天前
|
算法 调度
【重磅】“一招”解决智能算法中不满足“预期”的问题【以微电网优化调度为例】
摘要(Markdown格式): 在对微电网优化调度的模型复现中,发现智能算法(如改进粒子群优化)得出的结果有时不符合预期。例如,电网在低电价时段未满负荷购电,而高电价设备出力未相应降低,可能由于算法陷入局部最优或约束条件设置不当。为解决此问题,采用了梯级罚函数方法改进代码,以更好地满足预期的逻辑关系和优化目标。更新后的程序结果显示设备出力和电价成本的关系更符合预期,降低了运行成本。详细分析和改进后的程序结果图表可见相关链接。
|
4天前
|
搜索推荐 算法 Java
优化Java中大数据量排序算法
优化Java中大数据量排序算法
|
6天前
|
存储 算法 搜索推荐
Java数据结构与算法优化
Java数据结构与算法优化
|
7天前
|
缓存 算法 Java
如何优化Java中的递归算法?
如何优化Java中的递归算法?
|
9天前
|
算法
基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
该文探讨了使用PSO(粒子群优化)算法优化PID控制器参数的方法。通过PSO迭代,不断调整PID控制器的Kp、Ki、Kd增益,以减小控制误差。文中提供了MATLAB2022a版本的核心代码,展示了参数优化过程及结果。系统仿真图像显示了参数随迭代优化的变化。PID控制器结合PSO算法能有效提升控制性能,适用于复杂系统的参数整定,未来研究可关注算法效率提升和应对不确定性。