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据外媒报道，美国专利商标局（U.S. Patent and Trademark Office）授予了苹果公司一项泰坦项目专利，即用于推理、决策和运动规划的机器学习系统和算法，以控制自动驾驶或部分自动驾驶的车辆。
机动车辆可以感知环境，并在没有或仅有少数持续输入的情况下进行导航，因此被称为自动驾驶或无人驾驶车辆，是当前研究和开发的重点。近日，由于收到可用硬件和软件的限制，执行用于分析车辆外部环境相关计算的最大速度还不足以在无人工指导下做出重要的导航决策。然而，即使使用快速处理器、大内存和先进算法，在不可预测的行为背景下，自动驾驶车辆在客观上也很难做出及时和合理的决策。不仅如此，车辆环境相关的静态和动态组件数据也不够完整，且干扰信息很多。
通过采用基于神经网络的强化学习模型，各种方法和装置实例可评估自动驾驶车辆不同大小的行动空间。根据一些实例，一种方法可包括确定自动驾驶或部分自动驾驶车辆在出行各个时间点当前状态的表示。
关于当前状态，该方法还可包括可行的识别操作。例如，在一个实例中，使用车辆传感器捕获的数据可在车辆的行为规划器决策组件处进行本地处理，并与地图信息相结合，以确定当前状态和可行动作。
在美国某些州，当车辆在较为空旷，且几公里或几英里内无转弯的直线高速公路上行驶时，要评估的动作数量可能相对较少；但在其他州，当车辆接近拥挤的十字路口时，动作的数量可能会较多。
在各种实例中，每个动作可以包括多个不同组成属性或特性，例如起点/源车道段（评估动作时车辆所在的车道段）、目标车道段（如果执行该动作，车辆将位于的车道段），目标车道段中的目标速度，相对于一个或多个其他车辆或物体的定位等。
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