数据可用性：构建自然驾驶环境模型的数据集来源及应用
本文介绍了用于构建自然驾驶环境模型的数据集来源及应用。其中，原始数据集来自密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署（SPMD）计划和基于车辆的综合安全系统（IVBSS）。此外，使用了包括图像增强现实模块的三维模型资产的ShapeNet数据集以及警方车祸报告。
2023-04-25610
基于多传感器和开源软件的自动驾驶车辆安全性能评估
随着技术的不断发展，自动驾驶技术逐渐成熟，越来越多的汽车制造商和科技公司加入到这个领域中。为了评估自动驾驶汽车的安全性能，本文采用了来自密歇根大学安阿伯分校Mcity测试设施的一辆改装林肯MKZ作为被测试的AV。该车配备了多个传感器、计算资源和Datasp
2023-04-25533
基于增强现实技术的图像渲染：原理与实现
引言随着计算机技术的不断进步，增强现实技术（AR）的应用越来越广泛。其中，将虚拟物体混合到真实场景中的增强现实技术，被广泛应用于汽车、游戏等领域。本文将介绍基于增强现实技术的图像渲染，探讨其原理和实现方法。一、技术原理基于增强现实技术的图像渲
2023-04-25470
基于增强现实的自动驾驶车辆测试平台构建与应用
摘要：本文介绍了一种基于增强现实技术的自动驾驶车辆测试平台的构建与应用。该平台利用ACM和Mcity测试轨道，采用数字双胞胎和DSRC技术实现物理测试轨道和模拟测试环境的同步。本文详细介绍了该平台的技术实现和应用场景，并对该平台进行了性能测试。结果表明
2023-04-25393
D2RL算法：架构、实施和训练
摘要：D2RL算法是一种基于密集学习的深度强化学习算法，可以将其插入到现有的DRL算法中。本文将介绍D2RL算法的架构、实施和训练过程，包括神经网络的设计和参数选择，数据收集和重采样机制等。本文还将讨论D2RL算法的应用和未来的研究方向。深度强化学习（DRL
2023-04-25492
无损检测模拟器中的驾驶行为模型
SUMO是一个广泛使用的交通仿真工具，但其默认的驾驶行为模型不适用于自动驾驶车辆（AV）的安全测试和培训。为此，我们根据密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署计划和基于车辆的综合安全系统计划中的大规模自然驾驶数据集，构建了无损检测模型中的自然主义
2023-04-25831
基于SUMO的无损检测仿真器开发
随着现代科技的快速发展，无损检测技术已经成为工业界广泛采用的技术之一。然而，由于无损检测需要耗费大量时间和资源，如何提高无损检测的效率已经成为了研究热点之一。在这种情况下，无损检测仿真器的开发应运而生。本文介绍了一种基于开源交通仿真器SUMO的
2023-04-25739
利用D2RL技术验证自动驾驶汽车的安全性能
随着自动驾驶汽车（AVs）的不断发展，安全性一直是人们关注的焦点。为了确保AVs的安全性能，必须对其行为能力进行验证和测试。目前的测试方法包括伪造方法、基于场景的方法和无损检测方法等，但它们在现实世界应用中存在一定的局限性。为了解决这些问题，最近
2023-04-25408
基于Autoware的开源自动驾驶系统在物理测试轨道上的安全性能评估
随着自动驾驶技术的不断发展，人们越来越关注自动驾驶系统的安全性能。在实际应用中，自动驾驶系统必须能够保证在各种交通场景下的安全性，包括高速公路和城市道路等不同的路况环境。因此，对自动驾驶系统进行全面的安全性能评估至关重要。在本文中，我们基于
2023-04-25484
应用D2RL方法解决AV测试问题中的维度诅咒与稀有性诅咒
摘要：人工智能技术在AV测试中的应用已经成为了一个热点话题。然而，由于维度诅咒和稀有性诅咒的存在，直接应用DRL方法是很难学习一个有效的政策的。本文针对这一挑战，提出了D2RL方法。该方法利用安全指标临界度来识别关键状态，丢弃非关键状态的数据，只利
2023-04-25581
基于深度强化学习的自动驾驶评估方法在实际测试中的验证
摘要：本文介绍了基于深度强化学习的自动驾驶评估方法在实际测试中的验证。通过大规模的自然驾驶数据集的训练，我们使用增强现实的测试平台在物理测试轨道和城市测试轨道上对自动驾驶系统进行了模拟实验和现场实验。结果表明，基于深度强化学习的自动驾驶评估
2023-04-251351
基于密集深度强化学习的安全关键数据训练方法
在自动驾驶领域中，如何进行高效而安全的测试和训练一直是一个挑战。本文提出了一种基于密集深度强化学习的安全关键数据训练方法，称为D2RL。该方法利用神经网络识别和删除非安全关键数据，并重新连接关键状态，大幅降低策略梯度估计的方差。通过该方法，我们
2023-04-25453
稀缺性的诅咒与深度学习在安全关键系统中的应用
摘要：深度学习技术在安全关键系统中的应用受到稀缺性的诅咒阻碍，因为神经网络的梯度估计会因为信息数据的稀缺性而遭受巨大的方差。本文介绍一种密集学习方法，通过只用信息数据训练神经网络，大大降低了梯度估计的方差，使深度学习在安全关键系统中的应用成
2023-04-25315
如何克服AV中的“稀有性的诅咒”和“维度的诅咒”？
随着自动驾驶技术的不断发展，人们对于自动驾驶汽车（AV）的安全性能也越来越关注。然而，AV的安全性能验证实质上是一个高维空间的罕见事件估计问题，主要的挑战来自于“稀有性的诅咒”和“维度的诅咒”的复合效应。如何克服这些挑战，提高AV的安全性能，是当
2023-04-25399
AV安全验证的效率瓶颈与挑战
摘要：自动驾驶汽车（AV）已经成为人工智能领域的热点研究和工业应用之一。然而，AV安全性能的验证和测试一直是开发者和监管机构面临的重要挑战。当前的安全验证方法主要依赖于软件模拟、封闭测试轨道和道路测试，但这些方法的效率严重不足，需要数亿英里的测
2023-04-25974
自动驾驶汽车的安全性能评估与改进
近年来，随着自动驾驶汽车（AV）技术的飞速发展，越来越多的人开始认识到它对未来交通的重要性。AV的出现可以大大提高交通安全、流动性和可持续性。然而，目前AV的安全性能仍然远远低于人类驾驶员的水平，这也是制约AV商业化的主要障碍之一。本文将重点介绍AV
2023-04-25575
基于智能测试环境和密集深度强化学习的自动驾驶安全性能验证方法
摘要：随着自动驾驶汽车技术的不断发展，如何验证其安全性能已成为一个关键问题。本文提出了一种基于智能测试环境和密集深度强化学习的自动驾驶安全性能验证方法。通过训练基于人工智能的背景代理，我们可以在不失公正性的情况下验证自动驾驶车辆在加速模式下
2023-04-25374
数字化侧后视镜（DSM）：数字时代的未来方向
摘要：数字化侧后视镜（DSM）作为一种新兴的汽车安全技术，旨在通过高清摄像头和OLED显示器取代传统的侧后视镜。本文将详细介绍DSM的工作原理、优点和未来的发展方向，并探讨DSM在提高驾驶安全性和驾驶舒适性方面的作用。引言：随着科技的不断发展，汽车安全
2023-04-251071
PCM在电池热管理中的应用
随着新能源汽车的普及，电池的热管理越来越受到关注。电池充放电时会产生大量热量，如果不能及时有效地散热，会导致电池温度过高，从而影响电池寿命和安全性。传统的电池热管理方式主要是通过风扇、散热片、液冷等方式散热。然而这些方法都需要额外的电源和运
2023-04-251847
液体介质传热在工程领域中的应用及其优化
液体介质传热是工程领域中重要的研究领域之一。本文主要介绍液体介质传热的两种形式：直接传热和间接传热，并分别探讨其在工程领域中的应用以及优化方案。通过本文的阐述，读者将更好地理解液体介质传热的原理、优缺点及其在工程领域中的应用。一、液体介质传
2023-04-25535
