麻省理工學院的科學家創(chuàng)造了一種新的仿真系統(tǒng)，他們發(fā)明了這種系統(tǒng)來訓練具有無限轉向可能性的自動駕駛汽車。仿真系統(tǒng)的目標是幫助自動駕駛汽車學習駕馭各種最壞情況的場景，然后才能在全國和世界的真實街道上自由行駛。目前自動汽車的控制系統(tǒng)在很大程度上依賴于來自人類駕駛員駕駛軌跡的真實數(shù)據(jù)集。

根據(jù)這些數(shù)據(jù)，自動駕駛汽車可以學習模擬各種情況下的安全轉向和控制。來自危險邊緣案例（例如險些撞車或被迫離開道路）的真實數(shù)據(jù)很少。被稱為“模擬引擎”的計算機程序旨在通過渲染詳細的虛擬世界來模仿真實情況，以幫助訓練自動駕駛系統(tǒng)從這些潛在情況中恢復。

麻省理工學院的研究人員已經(jīng)使用一種稱為虛擬圖像合成和自主轉換的擬真模擬器解決了該問題。該系統(tǒng)使用人類在道路上行駛時捕獲的少量數(shù)據(jù)集，來從軌跡上合成出幾乎無限的視點，以使車輛可以進入現(xiàn)實世界。

在這種擬真模擬器當中，自動駕駛系統(tǒng)會因不發(fā)車禍的安全行駛而獲得獎勵，因此，它會自行學習如何安全地到達目的地，其中包括處理遇到的任何情況，包括在車道之間轉彎或從接近車禍中恢復后重新獲得控制。在測試中，MIT模擬器能夠安全地部署在一輛全尺寸的無人駕駛汽車上，并可以在以前看不見的街道上導航。

當車輛處于模擬并接近遭遇各種車禍之前，自動駕駛系統(tǒng)能夠在幾秒鐘內(nèi)成功將汽車恢復到安全的行駛軌跡。麻省理工學院這項工作是與豐田研究所合作完成的。