从服务于不同等级自动驾驶车辆规模商业化落地的角度而言，白皮书认为，接下来需要加大力度建设具备协同感知（全量高精度协同感知）、协同决策、协同控制能力的智能化道路，部署建设配套智能设施（感知设施、计算设施、通信设施、定位设施等）和云计算网络（MEC、区域云或中心云），从而全面支撑车路协同自动驾驶技术演进、规模化测试验证和商业化落地。 ...
同时利用密集强化学习方法训练交通环境中的背景车辆，构建出一个由自动驾驶汽车和背景车辆组成的智能测试环境，从而实现了模拟环境替代实际道路环境。“通俗来讲，我们的智能测试系统将自动驾驶汽车周围的背景车辆模拟成为一个个智能体，大家有着不同的驾驶目的——自动驾驶汽车希望更安全地行驶，背景车辆希望更好地帮助自动驾驶汽车发现安全问题。...
作为这项研究的负责人，他表示，通过了解如何控制群体机器人的形状，人类可以更方便地控制自动驾驶车辆工作。 相对于一个大机器人，一群小机器人不需要集中控制，但这个优势也可能导致失败，而Rubenstein的分散算法具有安全保障系统的作用。 “如果系统是集中的，一旦一个机器人停止工作，那么整个系统都会失灵。”...
与之对应，自动驾驶汽车要做出什么反应。研究团队经常在深圳街头进行测试，和很多中国特色的街巷相似，路上有行人横穿马路，侧面有外卖小哥“鬼探头”，最头疼的是老大爷看都不看就踏上马路。“智能驾驶面临非常开放的场景，我们的研究集中在怎么理解他人的行为，人工智能要怎么做出自己的决策。”...
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