加州大学伯克利分校的研究人员提出了FastRLAP：一种通过深度强化学习和自主练习来学习高速驾驶的系统

UC Berkeley researchers propose FastRLAP a system for learning high-speed driving through deep reinforcement learning and autonomous practice.

加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员开发了一种名为FastrLap的系统，利用机器学习教导自动驾驶车辆以高速驾驶。该系统旨在帮助自动驾驶汽车快速高效地驶过赛道，同时冒险以实现更快的圈速。FastrLap可以学习人类驾驶员通常不会教授的驾驶策略，并且可以改善自动驾驶和人类驾驶员的性能。

FastrLap使用模拟环境训练其神经网络，这使得它可以快速迭代不同的情景和驾驶策略。通过接收车辆传感器的数据，系统可以决定如何驶过赛道。研究人员在加利福尼亚的一条赛道上进行了测试，并实现了比专业人类驾驶员更快的圈速。FastrLap以高速通过赛道，转弯急速并避免与其他车辆碰撞。

FastrLap的一个重要优势是可以教导自动驾驶车辆以积极进取的方式驾驶，而人类驾驶员通常不会被教导。通过冒险并推动可能性的极限，系统可以实现比更谨慎的人类驾驶员更快的圈速。FastrLap还可以用于训练人类驾驶员冒险并推动可能性的极限，从而提高他们在赛道和日常驾驶情况下的表现。

• “RPDiff见面：一个用于3D场景中6自由度物体重新排列的扩散模型”
• 如何在2023年成为数据策略师？
• 麻省理工学院洛厄尔分校的研究人员提出了ReLoRA：一种新的人工智能方法，该方法使用低秩更新进行高秩训练

研究人员承认，积极驾驶策略可能存在潜在的安全问题，特别是在实际情况下。然而，他们认为教导自动驾驶车辆以积极进取的方式驾驶的好处大于风险。该系统还可以通过模拟从错误中学习，不断改进和优化驾驶策略。

FastrLap的潜在应用广泛。其中一个可能的用例是在自动驾驶赛车中，该系统快速高效地驶过赛道的能力可以帮助训练自动驾驶汽车进行竞争性赛车。自动驾驶赛车正在迅速发展，像Roborace这样的赛事吸引了相当大的关注。

总之，FastrLap是一种创新的系统，有潜力改变我们对自动驾驶的看法。通过教导自动驾驶车辆积极进取地驾驶并冒险，该系统可以释放出新的性能和效率水平。尽管积极驾驶策略存在潜在的安全问题，但在自动驾驶赛车领域，其好处大于风险。