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答： 麻省理工学院的研究人员设计了一款名为“Carla”的游戏，这个游戏模拟真实的道路场景，无人驾驶汽车可以通过在游戏内学习规避障碍物、识别交通信号和其他车辆来提高安全驾驶能力。游戏中的环境复杂多样，涵盖不同城市街道、高速公路等多种路况，可以帮助无人驾驶汽车在各种情况下更好地理解周围环境，做出更准确的驾驶决策。

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答： Carla 游戏也提供了丰富的传感器数据和模拟系统，例如摄像头、雷达、激光雷达等，可以为无人驾驶汽车提供真实的感知信息。通过对游戏数据的分析，研究人员可以了解无人驾驶汽车在不同场景下的表现，并识别出需要改进的地方。

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答： "Carla" 游戏的环境模拟真实世界道路，玩家可以选择不同的城市街道、高速公路等不同路况进行体验。游戏中的环境非常丰富多样，包括各种车辆类型、行人、建筑物以及交通信号灯，都力求真实的还原现实世界的复杂场景。

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答： 此外，“Carla” 还会模拟天气变化、光线条件等因素，让无人驾驶汽车在不同的环境下进行训练。例如，可以在游戏中遇到突如其来的雨天、雪天的场景，这能够帮助无人驾驶汽车学习如何在各种恶劣天气条件下安全行驶。

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答： 通过“Carla” 等游戏模拟环境，无人驾驶汽车可以学习识别交通信号灯、避开障碍物、判断车速以及与其他车辆进行安全行驶等等。就像人类一样，通过反复练习，无人驾驶汽车在游戏中积累经验，逐渐提高技能水平。

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答： 除此之外，游戏还可以帮助研究人员收集大量的驾驶数据，用于训练和优化无人驾驶算法。这些数据可以被用来改进 AI 系统的决策能力，使其能在更加复杂、动态的环境中做出更精确、更安全的判断。

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