（圖片來源：圣路易斯華盛頓大學）

據(jù)外媒報道，只要不改變路徑，自動駕駛汽車非常擅長執(zhí)行特定的駕駛任務。美國圣路易斯華盛頓大學（Washington University in St. Louis）James McKelvey工程學院計算機科學和工程助理教授Brendan Juba正在研究一種方法，以讓規(guī)劃代理幫助自動駕駛汽車、機器人或其他利用機器學習的設備提高對世界的理解程度。此外，該代理還能夠保證安全操作，或者在無法保證安全時發(fā)出警報。

該項研究獲得美國國家科學基金會（National Science Foundation）41.9877萬美元的資助，為期三年，而且Juba教授正與以色列內蓋夫本-古里安大學軟件與信息系統(tǒng)工程學院的教職工Roni Stern合作開展該項目。

Juba教授表示：“自動駕駛汽車或機器人所面臨的環(huán)境總在變化，從而影響到其行為。該項目的重點是讓機器人或自動駕駛汽車在動態(tài)環(huán)境中學習，關鍵是讓其學習的部分以及做決策的部分能夠協(xié)同工作，從而才能夠做出更加保守的決策。”

Juba表示，在此類情況下，機器人或自動駕駛汽車最好是確定不知道自己的行為會導致什么結果，而不是做出可能會被證明是錯誤的決策。例如，如果一輛自動駕駛汽車經(jīng)常在一條道路上訓練，而該道路上的一條車道經(jīng)常被橙色的安全錐阻擋，該車就會學到安全錐代表什么意思，以及知道需要采取什么行動，與人類學習駕駛類似。

Juba將會研究規(guī)劃代理如何通過機器人模擬器改進真實世界模型，然后該團隊將基于所學習的模型研發(fā)自動規(guī)劃算法，生成所需規(guī)劃，以保證安全操作，或者在無法保證安全時發(fā)出警報。

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