يقدم الباحثون TerraZero، وهو محاكي قيادة إجرائي ومجموعة تدريب باللعب الذاتي مصممة لتدريب وكلاء القيادة الذاتية القويين دون الحاجة إلى عروض توضيحية بشرية. يستخدم النظام محرك C قابل للتكوين لتشغيل المحاكاة على وحدة المعالجة المركزية واستدلال السياسة على وحدة معالجة الرسومات عبر مسار نسخ صفري، مما يحافظ على 1.3 مليون خطوة وكيل في الثانية على بطاقة رسومات واحدة من فئة الخوادم.
- يتم تدريب السياسات من الصفر باستخدام التعلم التعزيزي بدون عروض توضيحية بشرية وبدون مخطط احتياطي أثناء الاستدلال.
- يعامل المحاكى البيانات المسجلة فقط كهندسة خريطة، ويملأ الخرائط بمستخدمي طرق قائمين على قواعد عشوائية لإنشاء سيناريوهات غير محدودة.
- كسياسة ذاتية (ego policy)، يتصدر TerraZero benchmark InterPlan طويل الذيل ويتصدر بين أكثر الأساليب أمانًا في routine-driving val14.
- في Waymo Open Sim Agents realism، تتفوق الطريقة على الأساليب الخالية من العروض التوضيحية الأخرى وتنافس الأداء القائم على اللعب الذاتي المرجعي.
يتيح TerraZero للسياسات التعميم بصفر عينات عبر المدن ومجموعات البيانات، بما في ذلك القيادة على الجانب الأيسر الناشئة، بينما تعمل كمحاكي لسياسة القيادة ومتحكم في الوكلاء للمركبات والمشاة وراكبي الدراجات.