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【CMU博士论文】生成式人工智能用于关键数字孪生体,246页pdf

专知  · 公众号  ·  · 2024-06-10 14:00
    

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在现实世界中训练和评估自主机器人面临显著的挑战和风险,这些挑战源于不可预测的环境、安全问题、伦理困境以及有限的人类监督。作为一种缓解策略,使用现实模拟(也称为数字孪生体)提供了对实际系统或环境的虚拟复制,从而促进可信自主性的开发。 数字孪生体使开发者能够在各种场景下评估系统的性能,以识别潜在风险或故障情况。它还促进了数据集的积累和后续分析,用于验证和校准自主系统的感知和决策算法。通过将数字孪生体的行为与现实世界数据进行比较,开发者可以识别差异、提高精度并增强系统的安全性和可靠性。 反映动态和交互组件的场景体现了数字孪生体的复杂性,并在重要性上占优。数字孪生体的一个主要价值在于帮助我们理解对象的交互和行为。例如,在自动驾驶中,车辆、行人和交通状况的行为是需要精确 ………………………………

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