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在高速公路 – 人工智能研究法规上发布100-AV
通过强化学习的出版培训形式 我们已经发布了100辆强化学习车辆（RL） – 在高峰时段，他们在高速公路交通中受到控制，以使拥挤并减少每个人的燃油消耗。 我们的目标是解决“停止和放弃”的浪潮，这使沮丧的放缓和通常没有明确原因的种族导致拥挤和大量的能源浪费。为了训练控制单元遵守有效流，我们基于与RL因子相互作用的数据建立了快速模拟，并学会了最大化能源效率，同时保持生产率并在人类运营计划中安全地工作。 通常，少量控制的独立车辆（AV）足以提高路上所有驾驶员的交通流量和燃油效率。此外，训练有素的控制装置旨在以紫外线运行并依靠标准雷达传感器运行的大多数现代车辆。在上一篇论文中，我们在100辆汽车的经验中广泛探讨了RL部署单元的挑战。
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