据外媒报道，只要不改变路径，自动驾驶汽车非常擅长执行特定的驾驶任务。美国圣路易斯华盛顿大学（Washington University in St. Louis）James McKelvey工程学院计算机科学和工程助理教授Brendan Juba正在研究一种方法，以让规划代理帮助自动驾驶汽车、机器人或其他利用机器学习的设备提高对世界的理解程度。此外，该代理还能够保证安全操作，或者在无法保证安全时发出警报。
该项研究获得美国国家科学基金会（National Science Foundation）41.9877万美元的资助，为期三年，而且Juba教授正与以色列内盖夫本-古里安大学软件与信息系统工程学院的教职工Roni Stern合作开展该项目。
闯耻产补教授表示：“自动驾驶汽车或机器人所面临的环境总在变化，从而影响到其行为。该项目的重点是让机器人或自动驾驶汽车在动态环境中学习，关键是让其学习的部分以及做决策的部分能够协同工作，从而才能够做出更加保守的决策。”
闯耻产补表示，在此类情况下，机器人或自动驾驶汽车最好是确定不知道自己的行为会导致什么结果，而不是做出可能会被证明是错误的决策。例如，如果一辆自动驾驶汽车经常在一条道路上训练，而该道路上的一条车道经常被橙色的安全锥阻挡，该车就会学到安全锥代表什么意思，以及知道需要采取什么行动，与人类学习驾驶类似。
闯耻产补将会研究规划代理如何通过机器人模拟器改进真实世界模型，然后该团队将基于所学习的模型研发自动规划算法，生成所需规划，以保证安全操作，或者在无法保证安全时发出警报。
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