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敏捷自动驾驶汽车的实时运动计划
要允许复制或重新出版，请联系美国航空与宇航学院1801 Alexander Bell Drive，Suite 500，Reston，VA，20191–4344
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
实验设置以探索电池电动汽车的驱动器
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流（AC）和直流电流（DC）电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上，基于隔热栅极双极晶体管，具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下，探索和测试平台的电池驾驶电动汽车（BEV）完全由电动机推动，如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能，减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
adi-支持电动汽车的未来
对电动汽车的需求，包括两轮和三轮应用，正在繁殖。因此，汽车工程师发现自己被迫寻找解决电池监控，快速充电和阻抗测量的解决方案。模拟数字的工程师了解这些需求，并正在提供解决这些需求的解决方案，包括电池监控评估板，这些评估板支持多达18个系列连接的电池电池，基于SIC的MOSFET，以用ESS支持DCFC站，以及障碍和单个芯片上的电化学前端。