自动驾驶理论新突破登Nature子刊！清华、密歇根联合提出三条技术路线，剑指「稀疏度灾难」

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原标题：自动驾驶理论新突破登Nature子刊！清华、密歇根联合提出三条技术路线，剑指「稀疏度灾难」
关键字：灾难,,汽车,数据,模型
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新智元报道编辑：LRST
【新智元导读】近日，清华大学与密歇根大合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题，发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出，安全攸关的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增，提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。随着自动驾驶技术的快速发展，交通系统迎来了前所未有的变革。尽管自动驾驶技术在过去二十年中取得了显著进步，但L4级别自动驾驶汽车尚未实现商业化，其主要原因是安全性能尚未达到大规模应用的要求。
自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle，AV）在真实道路上的测试已达数百万公里，但仍无法有效处理多种安全攸关，这些的概率分布呈现长尾特征，称为自动驾驶汽车安全性的长尾挑战（Long-Tail Challenge）。
然而，此问题在已有文献中尚未正式定义，这种理解的缺乏严重阻碍了解决这一问题的进程。
为此，清华大学助理教授封硕和密歇根大学Mcity主任、讲席教授刘向宏（Henry Liu）合作在国际上首次提出了自动驾驶汽车安全性挑战背后的关键科学问题——稀疏度灾难（Curse of Rar

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