线性大神 Andrej 详解：特斯拉是如何做决策规划线性的？

是首先展开摩托车通过第一个街口，之后在展开变道。

Planner 会在很短的时间段内展开了数千次这样的追踪。这个个案之中 1.5 ms 内会展开 2500 次追踪，这个追踪速率相当快。

如果这两项车后速是 60 km/h，1.5 ms 自车后只会挺进 2.5 cm，但是 Planner 此前对 2500 条两车后巴士线展开了判断。

终于，Planner 根据人身安全、舒适和很自知转弯的一个种系统情况下为了让一条一个种系统抛物线。通过下面的影片可以注意到，就此 Planner 为了让的抛物线是流畅而且相符摩托车员判断的。

02 大城市路段规画由此可知法

下面参考了 Tesla 的规画由此可知法在一个近似于路段上的展示单单，一个大讲讲 Tesla 规画由此可知法在大城市路段上的展示单单。

与一个近似于路段相比，大城市路段往往更是繁复，不仅路段在结构上更是繁复，而且往往预示线道线被遮挡，或者短距离（obstacle）的暴力行为更是繁复。

一个大以一个示例来论述 Tesla 的规画由此可知法面对大城市工况的处置：

在大城市的街道（宽阔路段）上展开自动摩托车时，不仅要根据这两项的情景规画自车后的行驶抛物线，更是关键的是对于与自己激发交互的短距离展开分析，并且根据分析的抛物线来同步修改自车后的议程暴力行为。

为了继续能用这一点，胡克的 Planning 由此可知法提单单对于每个激发交互的短距离展开独立规画的术语。

在下面情景之中：

一，继续前进的 1 号车后先到，Autopilot 微微放慢了速率。但随后，它意识到它没有主动避开继续前进的车后主，因为它的一侧从未自由空间。但是 1 号车后可以代替我们决定。

此时，Autopilot 并从未在这里盲目地车轮后，而是确信 1 号车后主的速率足够较高，可以靠边乘车后，应该对我们决定。

因此，Autopilot 果断地规画了挺进巴士线。

二，第二辆继续前进的车后主 #2 现在到达，这辆车后的速率更是较高。在这个情景之中，胡克议程规画由此可知法为另一个单纯试运行抛物线规画。

继续前进的车后主的分析结果：

较高随机性：越过其他停车放的车后主（红色通量）

较高随机性：报酬率（橙色通量）

根据对继续前进的 2 号车后辆的分析，自动摩托车由此可知法决定靠边乘车后。

因此，当自动摩托车车后主靠边时， 我们留意到当根据远相距短距离的横摆角速率和加速率判断远相距为了让了决定，自动摩托车由此可知法几天后改变心意，并继续向前行驶。

遥控巴士及疑问

提问胡克的自动摩托车规画由此可知法，回事可以从胡克的智能巴士及聊起，很多时候大部分都以为由此可知决引起争议路段的自动摩托车要比由此可知决一个限定情景内的自动摩托车要更是自知。

看来这个观点并不创建，胡克继续做终于一公里的巴士及并不是这么简便的，相比之下这个情景必须由此可知决的疑问一点不比引起争议路段较少。

对于胡克而言，巴士及情景回事和引起争议路段的远相距是一致的，都是要让车后辆实现较高水平自动化，巴士及情景的远相距是，自我车后(蓝色)必须停车在橙色的乘车后位上，越过路边、停车着的车后和椭圆(橙色)。

Baseline

简便孔径使用 A 由此可知法。

A 的举例来话说算子是欧几里德相距，正如你从下面的页面之中注意到的那样，它慢慢地就卷入了全局极小值。

就此，它争得进展并到达本地，但就此近似于了近 400,000 个终端来完成此操纵。

近似于导航种系统

如果在孔径上加到了一个导航种系统巴士线，它会几天后尽力。但当遇到身心时，它实质上会继续做和此前一样的什么事，回溯，然后追踪全新的通量，就此，它仍然必须 22000 个终端。

蒙特卡洛大树追踪

有从未更是有效率的由此可知决办法?

又到了「第一法则思考」的时候了。迄今为止，议程流程的最佳实践是近似于举例来话说追踪由此可知法，而举例来话说追踪由此可知法的最佳实践是蒙特卡洛追踪大树（MCTS）。

到 2021 年为止，基于 MCTS 的最单单色、最新的由此可知法是 DeepMind 公司的 MuZero。

而 DeepMind 是什么？

忘了搜狐文章内容的参考：

DeepMind 位于墨尔本，是由AI程序五军兼神经发现者穿戴密斯·艾哈迈德比斯（Demis Hassabis）等人联合创立的 Google 旗下 前沿AI企业。

其将机器研读和种系统神经科学的最先进关键技术结合痛快，确立稳固的近似于研读由此可知法。

有趣的是，玛格丽特·卡帕西（AndrejKarpathy）曾在这里实习。

MuZero 在无需告知规则的意味着就精通棋手、国际象棋 Shogi 和 Atari。

它有灵活性在相符的周边环境之中拟订制胜策略，这似乎是由此可知决胡克乘车后疑问的完美模式，把自动摩托车的规画疑问转成「乘车后电子游戏」就行了。

MuZero 是一个基于框架的规画种系统，也是一个基于框架的更进一步研读种系统，用以通过研读周边环境时序的可靠框架，然后近似于它来展开规画来由此可知决这个疑问。

因此， 胡克AI团队正在研究者可以激发精神状态和行动分布的讯息处理，然后可以填入蒙特卡洛大树追踪与各种成本算子。这些成本算子可以是清楚的成本算子，如相距、碰撞、舒适度、横穿时间段和实际手动摩托车事件的打压。

结果就是，规画器实质上必须一次朝着远相距挺进，留意到这甚至从未近似于导航种系统举例来话说，只是formula_情景，规画器必须单独朝着远相距挺进。

讯息处理必须渗入情景的全局字符串，然后激发一个值算子，有效率地引导它西起全局极值，而不是卷入任何全局极值，结果是只必须 288 个终端。

所以暂时佩服胡克的工程灵活性，当更是多人还在提问还在提问 AlphoZero 和 MuZero 除了玩电子游戏还能继续做什么的时候，胡克此前将其分析方法到自动摩托车种系统之中。

写在终于

通过 Tesla 的参考可以发现，议程规画由此可知法的拒绝执行逻辑与进化摩托车员很类似，不仅是简便的改进求由此可知，更是多时候在求由此可知抛物线时，有对远相距短距离展开分析，并根据分析的结果展开博弈的流程，这样可以使同行成本更是较高，整个自动摩托车的试运行流程愈发智能。

胡克的由此可知法确实有可取之处，但是迄今为止国内的很多恰恰、自动摩托车公司在大城市工况的自动摩托车由此可知法领域，也有深入的实践与关键技术积累，在一些引起争议测试之中也争得了不错的展示单单，大家也要对我们的国产自动摩托车关键技术报以信心。

更是多书本

我们研究者了胡克、毫末「自动摩托车由此可知法」的悄悄

Momenta CEO董旭东：自动摩托车从未百亿美金公司，要么千亿美金、要么被售予或三轮

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