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赛车手：认识论风险敏感的RL可以通过更少的撞车事故进行快速驾驶
摘要 - 强化学习为机器人控制提供了一个吸引人的框架，因为它仅通过现实世界的互动才能纯粹学习表达政策。但是，这需要解决现实世界的约束并避免在训练过程中造成灾难性失败，这可能会严重阻碍学习进步和最终政策的表现。在许多机器人设置中，这相当于避免某些“不安全”状态。高速越野驾驶任务代表了对此问题的特别挑战性的实例化：高回报策略应尽可能积极地驱动驱动力，通常需要接近“安全”状态集的边缘，因此在该方法上承担特定的负担，以避免频繁失败。既学习高表现的政策，又避免过度失败，我们提出了一个增强学习框架，将对风险敏感的控制与自适应动作空间课程相结合。此外，我们表明我们的风险敏感目标会自动避免配备认知不确定性的估计量。我们在小规模的拉力赛上实施了算法，并表明它能够为现实世界中的越野驾驶任务学习高速政策。我们表明，我们的方法大大减少了培训过程中的安全违规数量，实际上导致在驾驶和非驾驶模拟环境中都具有类似挑战的驾驶和非驾驶模拟环境中的绩效策略。
EMS响应涉及高压电池的电动和混合动力车的撞车和火灾指南
美国在美国的混合动力，插电式混合动力和电池电动汽车的销售继续增加，这些汽车现在约占轻型车辆销售的16％。到目前为止，几乎没有证据表明电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）比内燃烧引擎（ICE）车辆的安全较小，但它们确实给第一响应者带来了一系列新的和不同的挑战。
评估汽车中的认知分心
是造成道路伤亡的重要原因。事实上，美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 估计，注意力不集中导致了警方报告的所有撞车事故的 25% (Ranney、Mazzae、Garrott 和 Goodman，2000 年；Wang、Knipling 和 Goodman，1996 年)。其他估计表明，注意力不集中是造成所有撞车事故的 35% 到 50% 的一个因素 (Sussman、Bishop、Madnick 和 Walker，1985 年)。最近，来自 100 辆车自然驾驶研究 (Dingus 等人，2006 年) 的数据显示，注意力不集中是造成所有撞车事故和险些撞车事故的 78% 的一个因素，使其成为分析中最大的撞车事故单一原因。然而，在每一项分析中，注意力不集中的分类都是一个包罗万象的类别，涵盖了各种现象，包括疲劳、驾驶相关的分心（比如在合并过程中看后视镜）、视线非特异性地偏离前方道路，以及由于车内次要活动而分心。
计划持有人列表
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MEGR技术选修课 - 2024年秋季产品
Motorsport驾驶员撞车安全性（MEGR 3092：批准的赛车运动选修； MEGR 3097：批准的生物医学技术选修课）课程，具有生物医学工程（生物力学）和Motorsport机械工程之间的跨学科课程，用于引入撞车伤害的工具和工程撞击预防和驾驶员保护原理。班级将使用赛车和乘用车安全的示例来介绍和教授乘员保护原则，这些原则也适用于许多运输方式，军用车辆，太空旅行和儿童约束系统。
司机使用酒精、其他药物和多种药物的情况
近三分之一的交通死亡事故与酒驾有关，单独或同时服用其他药物时酒驾的问题继续对我们的道路造成危害。酒精和其他药物，包括非法药物、处方药和非处方药，会对驾驶表现产生负面影响并增加撞车风险。同时服用多种药物，有时被称为多药或多物质使用，会对驾驶员产生类似的影响，并且是道路安全的新兴问题。在过去 50 年里，美国国家运输安全委员会 (NTSB) 记录了酒精、其他药物或多种药物组合导致的药物损伤是造成大量公路事故的原因，并发布了 150 多条安全建议来解决酒驾问题。这份 NTSB 安全研究报告研究了不同药物（包括酒精）相关的撞车风险，以及这些药物在驾驶员中的使用普遍性；它还讨论了减少酒驾相关撞车的对策。
爱荷华州的五年战略公路安全计划（SHSP）-2024 ...
根据疾病控制与预防中心的数据，与交通相关的死亡人数仍然是无意伤害的主要死亡原因之一。在爱荷华州，在过去的五年中，有1,686人丧生，有6,884人在与车辆相关的撞车事故中受了重伤。此外，由于它们的社会和经济影响范围超出了坠机事故的影响，因此，由于其社会和经济影响，爱荷华州的影响更大。因此，爱荷华州SHSP专注于死亡和严重伤害。减少爱荷华州道路上撞车事故的挑战表明，有必要制定战略努力来挽救生命并防止伤害。趋势。
安全通告 坠落安全 - 陆军驻地
• 如果您无法及时停车以避免撞车，请在撞击前的最后一秒刹车，然后松开刹车。这将导致您的汽车前端抬起，增加被撞鹿从您汽车下方经过的几率 - 而不是撞到您的挡风玻璃并严重伤害您。