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自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。
自动驾驶汽车可访问性法
残疾人经常面临独特的挑战，即获得现有的运输方式和基础设施方式。自动驾驶汽车（AVS）具有巨大的潜力，可以满足美国人未满足的流动需求。对于残疾人，AVS将提供新的出行选择和独立性，这尤其如此。但是，AVS并不整齐地适合驾驶员和乘客的传统法律结构，并且要求社区开始以不同的方式思考基础设施。《自动驾驶汽车可访问性法》将帮助残疾人更好地获得骑行骑行的行动性和独立性好处。
自动驾驶系统2.0：安全愿景
2小时工资估计为每小时$ 82.83。国家特定的职业就业和工资估计NAICS 336100-机动车制造，2023年5月，https：//www.bls.gov/oes/current/current/current/naics4_336100.htm，上次上次访问2024年10月9日。劳工统计局估计，工资平均占私人工人总薪酬的70.2％。因此，NHTSA估计每小时薪酬成本为$ 117.66。
特斯拉的自动驾驶技术的案例
摘要：在全球快速经济发展的背景下，作为革命性变革，自主驾驶技术吸引了许多投资者和公司企业进行投资和探索。本文研究特斯拉在自动驾驶技术方面的研发投资及其对2017年至2019年之间市场竞争力的影响。通过分析特斯拉官方网站和其他可靠来源的数据，该研究发现特斯拉的高研发投资和数据驱动方法已大大提高了其自动驾驶技术的安全性和可靠性。例如，特斯拉的自动驾驶系统可以通过多个传感器和强大的计算功能提供高度自动化的驾驶体验。结果表明，特斯拉在自动驾驶技术方面的领导能力大大提高了其市场竞争力，并驱动了整个行业。这项研究的结论表明，特斯拉的技术创新不仅提高了公司的竞争力，而且驱动了移动性生态系统的变化，这对特斯拉的发展产生了积极影响。
采用 Direct 的创新驾驶舱触摸屏 HMI 设计...
作为一种广泛使用且经过验证的技术，触摸屏正在进入民用飞机的驾驶舱。作为 ACROSS（减少压力和工作量的先进驾驶舱）项目的一部分，NLR 设计了一种具有触摸交互功能的创新驾驶舱显示器，用于战术飞行控制；改变飞机的（垂直）速度、航向和/或高度。在当前的驾驶舱配置中，此自动驾驶 (AP) 功能的控件在空间上与它们调整的参数的可视化分离，从而引入了身体和精神工作量的方面。本文介绍了消除这种物理间隙并通过直接操作 (DM) 创建直观交互的人机界面 (HMI) 设计过程。DM 的特点是直接在图形对象可视化的位置对其进行操作，其方式至少与操作物理对象大致相对应。它具有高度直观性，不易出错的潜力。因此，假设 HMI 设计可以减少飞行员的工作量并同时提高态势感知 (SA)。使用 NLR 的飞行模拟器对该概念进行评估。实验结果表明，战术飞行控制设计概念具有巨大潜力，但交互实现需要进一步改进，因为它增加了飞行员的工作量，尤其是在湍流条件下。
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。
使用自动驾驶汽车的退出策略
摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。