SRPL verbessert Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge
Ein neues Forschungsergebnis aus dem Bereich des sicheren Reinforcement Learnings (SafeRL) zeigt, dass die Methode Sicherheitsdarstellungen für sichereres Politiklernen (SRPL) die Balance zwischen Leistungsoptimierung und strengen Sicherheitsanforderungen bei autonomen Fahrzeugen deutlich verbessern kann. SRPL nutzt ein Vorhersagemodell, das zukünftige Regelverletzungen prognostiziert, und hat bereits in kontrollierten Umgebungen vielversprechende Ergebnisse erzielt.
