马里兰大学计算机科学家DineshManocha与来自百度研究和香港大学的团队合作，开发了一种逼真的仿真系统，用于训练和验证自动驾驶车辆。与使用游戏引擎或高保真计算机图形并以数学方式呈现的流量模式的当前系统相比，该新系统提供了更丰富，更真实的仿真。
他们的系统称为增强自动驾驶模拟(AADS)，可以使自动驾驶技术更容易在实验室中进行评估，同时还可以在昂贵的道路测试开始之前确保更可靠的安全性。
科学家在2019年3月27日发表在《科学机器人》杂志上的一篇研究论文中描述了他们的方法。
论文的通讯作者之一马诺查说：“这项工作代表了一种新的模拟范例，在该范例中，我们可以在将自动驾驶技术部署到实际汽车上并在高速公路或城市道路上进行测试之前，对自动驾驶技术的可靠性和安全性进行测试。”联合任命计算机科学，电气和计算机工程专业教授以及马里兰大学高级计算机研究所。
自动驾驶汽车的潜在好处之一是，它们比容易导致分心的注意力，疲劳和情绪决定的人类驾驶员更安全。但是，为了确保安全，自动驾驶汽车必须对驾驶环境进行评估并做出响应。考虑到汽车在道路上可能遇到的无数种情况，自动驾驶系统需要在挑战性条件下进行价值数亿英里的试驾，以证明其可靠性。
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