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Venkata Bhardwaj，数据工程负责人，Venkatbhardwaj@yahoo.com摘要自主驾驶（AD）是一种新兴技术，有望彻底改变运输的未来。除了通过减少人体错误提供改善道路安全的机会外，AD的应用还将通过提高驾驶和交通流量稳定性来提高交通效率，因为可以开发高级算法，以开发用于预测分析的高级算法。在本文中，我们强调了以下事实：与人类驾驶员相互作用的自动化车辆（AV）的动力学是弱集体的开放系统复杂的复杂，本质上是时间的和表示层次结构。为了针对支持AI的自主驾驶的实现挑战，我们开发了具有感知和学习模块的预测性计划，以在操作和战术计划中执行与任务相关的场景理解。关于支持AI的运输的讨论将功能和实现级别分开，并将它们链接在一起。启用AI-AD系统的动态可视化框架很容易扩展到广泛的复杂系统中的其他类似系统和过程。
支持AI的自主驾驶：通过预测分析提高安全性和效率
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