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