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自动驾驶汽车由需要大量驾驶数据的机器学习算法提供支持，从而实现安全驾驶。但是，如果自动驾驶汽车可以像婴儿学走路一样学习驾驶，即观察和模仿周围的人，则需要的驾驶数据就会少很多。据外媒报道，波士顿大学（Boston University，BU）工程师Eshed Ohn-Bar基于上述理论开发出一种全新的学习安全驾驶技术的方法，即通过观察路上的其他汽车，并预测这些车辆对环境做出的反应，随后利用这些信息自主做出驾驶决策。
BU工程学院电气和计算机工程助理教授、BU的Rafik B. Hariri计算与计算科学与工程研究所的初级教师Ohn-Ba，以及BU电气和计算机工程博士生Jimuyang Zhang，最近在2021年计算机视觉和模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）上展示了他们的研究。由于希望增加各自领域研究人员之间的数据共享和合作，他们开始训练范式。目前，自动驾驶汽车需要数小时的驾驶数据来学习如何安全驾驶，但全球一些较大的汽车公司不会共享他们的大量数据，以避免竞争。
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