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回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
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道路安全的社会模型与传统的道路安全方法不同，道路安全性倾向于侧重于工程和执法措施，以减少坠机和伤害的风险。社会模型方法强调了了解人类行为的重要性以及社会因素在塑造道路用户行为中的作用，并要求采用更全面的，多学科的方法来实现道路安全性，涉及跨不同部门和治理水平的协作。社会模式认识到，整个社区必须拥有朝零的道路安全行动计划愿景的所有权，以减少北领地的高水平创伤。
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与其他行业相比，能源数据空间需要遵守较大的域特异性法规。同时，已经有强大的监管机构和行业协会，它们已经建立了良好的流程来制定跨市场的通信，协议和数据。这些现有结构有很多共同的结构，并且经常与现代数据空间参考体系结构相连，并应链接并建立，以形成一个统一和联合的生态系统，该系统指定为公共欧洲能源数据空间（CEEDS）。这尤其重要，这是由于欧洲辅助性和欧洲法规的原则，该原则将能源数据管理组织留给了成员国（MSS）（MSS），根据指令（EU）2019/944，第23条。这种联邦方法还符合该指令的第24条和欧洲通过实施法规（EU）2023/1162创造的能源数据互操作性的方法。不必说，它也将遵守未来的立法行动。
