Какие стратегии применяются для разработки автономий в современных гоночных симуляторах?

Некоторые стратегии, которые применяются для разработки автономных функций в современных гоночных симуляторах:

• Создание реалистичной среды симуляции. 1 Она должна быть максимально приближена к той, которую реальный автомобиль увидит на дороге. 1 Для этого используют лазерное сканирование треков или метод беспилотной фотограмметрии. 2
• Эмуляция сложных дорожных ситуаций. 4 Например, перекрёстков с интенсивным движением, внезапного появления пешеходов или аварийных ситуаций. 4 Это позволяет разработчикам обучать автопилоты эффективно реагировать на непредсказуемые сценарии. 4
• Использование обучения с подкреплением (RL). 3 В гоночной среде, где действия непрерывные, часто применяют policy-based методы (например, PPO). 3 Такие подходы требуют огромного количества данных, что делает симулятор незаменимым инструментом. 3
• Сочетание имитационного обучения (Imitation Learning) и обучения с подкреплением (RL). 3 Имитационное обучение позволяет модели учиться по записям действий эксперта, а обучение с подкреплением помогает отточить агрессивные стратегии и обгоны в тяжёлых условиях. 3
• Пошаговое усложнение задач (Curriculum Learning). 3 Этот метод подразумевает переход от простых задач к более трудным, с передачей знаний на каждом этапе. 3