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盖世汽车讯 随着模仿学习(IL)和大规模驾驶数据集的进步，端到端自动驾驶(E2E-AD)近年来取得了长足的进步。目前，基于模仿学习的法已成为主流范式：模型依赖于提供的标准驾驶行为江西橡塑专用胶厂家，并学习如何小化自身行为与行为之间的差异。然而，这种“只像样驾驶”的目标存在泛化能力有限的问题：当遇到示范分布之外的罕见或未曾见过的长尾场景时，由于缺乏先验经验，模型往往会做出不安全的决策。这就引出了个根本的问题：E2E-AD系统能否在没有任何行为监督的情况下做出可靠的决策？
据外媒报道江西橡塑专用胶厂家，特伦托大学(University of Trento)和中山大学(Sun Yat-sen University)共同提出了个名为风险感知世界模型预测控制(Risk-aware World Model Predictive Control，PVC管道管件粘结胶RaWMPC)的统框架，旨在通过鲁棒控制解决这泛化难题，而需依赖示范。
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