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过去20年间，自动驾驶技术取得了巨大的进步，也面临着诸多挑战。近日，清华大学自动化系智能交通研究团队封硕助理教授与美国密西根大学Mcity主任刘向宏教授等科研人员合作提出了基于密集强化学习的自动驾驶汽车加速测试方法，通过密集学习生成了专注安全关键场景的智能测试环境，解决了自动驾驶所面临的“稀疏度灾难”全新挑战，实现了只需智能测试环境中的少量测试里程即可等效于自然测试环境中的海量测试里程，加速了自动驾驶汽车安全性测试评估过程103~105倍。

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