Rutgers University,New Brunswick,New Jersey,USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。 摘要:研究研究了数据融合和优化技术的使用,以改善智能城市环境中自动驾驶系统的性能。 通过整合来自多个传感器,雷达,摄像机和传感器在内的多个传感器的数据,该系统增强了其对环境的看法和理解。 此外,5G,LTE-V和DSRC Technologies启用V2X通信,促进车辆,基础设施和其他道路使用者之间的实时互动。 该研究采用深度学习和强化学习算法来实时路径计划,障碍检测和能源效率优化。 在各种城市场景中进行的模拟表明,通过优化的车辆操作来显示障碍检测准确性,交通安全性以及减少能源消耗的显着改善。 此外,系统对通信延迟和数据丢失的弹性突出了提议的数据融合和在动态环境中的鲁棒性。 关键字:智能运输系统;连接和自动驾驶汽车;可持续城市;聪明的城市。 被引用为:Sun,Y。,&Ortiz,J. (2024)。 数据融合和优化技术,以增强智能城市的自动驾驶性能。 人工智能与信息杂志,1,42-50。 取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/50 1。 Yao等。 根据Wang等人的说法。 Liu等。Rutgers University,New Brunswick,New Jersey,USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。摘要:研究研究了数据融合和优化技术的使用,以改善智能城市环境中自动驾驶系统的性能。通过整合来自多个传感器,雷达,摄像机和传感器在内的多个传感器的数据,该系统增强了其对环境的看法和理解。此外,5G,LTE-V和DSRC Technologies启用V2X通信,促进车辆,基础设施和其他道路使用者之间的实时互动。该研究采用深度学习和强化学习算法来实时路径计划,障碍检测和能源效率优化。在各种城市场景中进行的模拟表明,通过优化的车辆操作来显示障碍检测准确性,交通安全性以及减少能源消耗的显着改善。此外,系统对通信延迟和数据丢失的弹性突出了提议的数据融合和在动态环境中的鲁棒性。关键字:智能运输系统;连接和自动驾驶汽车;可持续城市;聪明的城市。被引用为:Sun,Y。,&Ortiz,J.(2024)。数据融合和优化技术,以增强智能城市的自动驾驶性能。人工智能与信息杂志,1,42-50。取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/50 1。Yao等。根据Wang等人的说法。Liu等。Liu等。引言随着城市化的加速,智能城市的发展已成为政府和行业通过数字技术的整合来优化城市生活的关键倡议。这种转变的一个核心是自动驾驶系统的部署,预计该系统将在增强城市流动性,减少交通拥堵并改善道路安全方面发挥关键作用。由高级通信网络和数据驱动基础设施支持的自动驾驶汽车(AV)对于管理日益复杂的城市环境而变得至关重要。(2022)强调,智能城市基础设施对于成功实施自动驾驶汽车至关重要,这指出了数据驱动方法在改善交通管理方面的重要性。尽管有希望在AV技术方面取得了希望,但仍存在一些挑战,尤其是在人口稠密的城市地区。复杂的道路网络,不同的交通状况以及不可预测的行人行为需要复杂的数据处理和实时决策功能。(2024),自主驾驶技术可以大大降低交通拥堵和事故率,但这需要高度准确,及时的传感器数据融合。此外,Zhou等。(2024)指出,在城市环境中,AVS必须依靠Lidar,相机和雷达等传感器的组合,以及车辆到所有的通信系统来收集和处理周围环境的数据。最近的研究表明,多传感器融合解决这些挑战的潜力。此外,Aldeer等人。(2024)证明,将来自各种传感器的数据结合起来增强了AVS检测障碍和更准确预测交通流量的能力。与这些发现一致,Zhang等人。(2024)强调,人工智能(AI),尤其是深度学习和强化学习,通过从多个来源处理复杂的数据集来实现AV系统的实时决策中起着至关重要的作用。(2024)认为,AI与边缘计算技术的集成可以更有效地数据处理,从而提高了自主驾驶的安全性和效率。尽管在整合AI和传感器融合技术方面取得了进展,但在AV系统中的数据融合和优化技术的应用仍然是
研究 MTI 致力于为各级政府和私营部门提供政策导向研究,以促进最佳地面交通系统的发展。研究领域包括:自行车和行人问题;为公共和私营部门的交通改善提供资金;多式联运连通性和一体化;交通系统的安全性和保障性;交通系统的可持续性;交通/土地使用/环境;交通规划和政策制定。认证研究员负责研究。认证需要高级学位,通常是博士学位,有学术出版物记录和专业参考资料。研究项目最终会以同行评审的出版物形式发表,可在 MTI 网站 TransWeb 上找到(http://transweb.sjsu.edu)。
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