据外媒报道，自动驾驶汽车只要不改变路径，就非常擅长执行特定的驾驶任务。
圣路易斯华盛顿大学詹姆斯·麦凯尔维工程学院计算机科学与工程系助理教授布伦丹·朱巴 (Brendan Juba) 正在研究一种方法，让规划代理能够帮助自动驾驶汽车、机器人或其他利用机器学习的设备提高其驾驶能力。
对世界的理解。
的理解程度。
此外，代理还能够保证安全运行或在无法保证安全时发出警报。
这项研究由美国国家科学基金会提供的 41 万美元、为期三年的资助资助，朱巴教授正在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员 Roni Stern 合作。
就这个项目进行合作。
朱巴教授表示：“自动驾驶汽车或机器人面临的环境总是在变化，从而影响它们的行为。
这个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。
关键是让他们的学习和决策部分可以协同工作，以便做出更保守的决策，“在这种情况下，机器人或自动驾驶汽车最好确保它不知道其后果是什么。
朱巴说：“我们会采取行动，而不是做出决定。
”这可能是一个错误的决定。
例如，如果一辆自动驾驶汽车经常在一条车道经常被橙色安全锥堵塞的道路上训练，那么汽车将了解安全锥的含义以及需要采取的行动，而人类也将学习类似的驾驶，然后该团队将研究规划代理如何通过机器人模拟器改进现实世界的模型。
基于学习的模型来生成确保安全操作所需的计划或在无法保证安全时发出警报。
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