成果简介

自动驾驶关键技术包括感知、规划、决策和控制，然而直接在现实环境研发这些技术，不仅成本高而且危险，所以对车辆和环境进行仿真建模，在虚拟环境测试算法是一个折中的方案。实验室通过开源游戏引擎搭建了仿真行车环境，和AlphaGo的思想相似，利用深度强化学习的方法训练AI算法，达到算法自动控制车辆，完成动态环境下的驾驶控制。

研究团队

计算机科学与技术学院王刚教授研发团队。

成果成熟度

可产业化。

应用领域及市场前景

系统可大量模拟真实环境中较少出现的复杂场景，提高模型在真实环境测试时的可靠性，加快无人驾驶的研发进程，为无人驾驶高端产品的早日出现提供重要支持。

合作方式

合作开发、技术入股、技术许可。