近年来，自动驾驶汽车的技术正在不断成熟，市场需求也日益增长。然而，数据收集、隐私和法律等限制是目前行业面临的重大挑战。这其中，上海海事大学的青年创新团队"AutoSense"凭借出色的技术实力，成功研发出一种针对无人驾驶汽车的自主学习新方法。这一解决方案的推出，无疑为行业降本增效提供了一种全新的可能，为用户带来了更优质的服务体验。“我们相信，技术的发展和应用将重新定义我们对交通的理解和体验。AutoSense团队的目标不仅仅是开发出更先进的无人驾驶技术，更是想通过这些技术，让我们的出行更加便捷、安全。目前无人驾驶汽车行业仍存在许多技术壁垒，我们希望通过使用自研的算法在交通安全、效率和城市交通发展方面贡献自己的一份力量。希望随着市场成熟和技术实现，项目的应用能够为中国智能交通的发展助力，从而叩开交通强国的大门。”AutoSense项目负责人骆明宇在采访时说道。

独创的数据生成与行为策略学习方法

针对自动驾驶汽车策略学习过程中的数据缺失问题，"AutoSense"团队提出了一种基于典型数字孪生场景的无人车交通数据生成与行为策略学习方法。他们通过在虚拟环境中模拟各种复杂的交通场景和事件，生成模拟数据以弥补交通大数据的缺失，为无人车提供更多的训练数据和经验，从而提高无人车的自主策略性能。

推动无人车技术创新与赛跑

为进一步推动无人车的发展，"AutoSense"团队利用仿真软件在虚拟环境中进行无人车的策略学习和优化，以快速、低成本、低风险的方式训练无人车。他们引入注意力机制，用以提升无人车的自主感知能力。结合深度强化学习，他们采用多源传感器协同决策网络来构建有效的无人车神经网络模型。

连接虚拟与现实，实现自主避障

经过在虚拟环境中的训练，"AutoSense"团队成功将无人车运动决策模型迁移到真实场景中，并在现实环境中进行了测试。测试结果显示，无论面对静态障碍物还是突然出现的障碍物，无人车都表现出了优秀的避障能力。尤其是在障碍物距离较近，无法通过直接的转向来躲避时，无人车能够立即刹车，避免碰撞，显示了强大的实时决策和避障能力。

AutoSense的项目预计将大幅提高交通系统的效率和流畅性，不仅为自动驾驶汽车的广泛应用创造了条件，也为物流、出行服务等领域探索商业应用场景提供了可能。这一新技术的出现，将极大地推动智能交通的发展，提升整个社会的出行效率。

习近平总书记强调“科技创新是建设现代化产业体系的战略支撑。”，"AutoSense"团队积极响应号召，着眼于自动驾驶领域，致力于提高无人驾驶技术的安全性和效率。团队深知科技创新在推动经济发展和社会进步中的重要作用，因此他们的研究方向一直聚焦于使用先进的机器学习和人工智能技术，改善自动驾驶汽车的决策能力和自主性。"AutoSense"团队坚决为推动我国智能交通的发展，为实现交通强国的目标，贡献自己的一份力量。