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1此先导计划下的先导自动驾驶车辆（「自动车」）只可于以下...
9在完成各种测试后，如署长信纳该等先导自动车宜于道路使用，署长会，署长会，4个月内按照香港法例第374E章《道路交通（车辆登记及领牌）规例》第5 5条及第11条，申请为该等先导自动车登记及领牌，申请为该等先导自动车登记及领牌，申请为该等先导自动车登记及领牌，包括先导自动车只可于其自动车证书，包括先导自动车只可于其自动车证书，包括先导自动车只可于其自动车证书，如果专员在完成各种试验后，如果专员满意，如果这些飞行员满意，这些飞行员会为委员会提供了公路，请给予先知的书面提案。所有人必须在发出通知之日之后的4个月内申请根据道路交通（车辆的注册和许可）条例的第5条和第21条的AV登记和许可。374E），并遵守对这些车辆许可证施加的许可条件，包括飞行员AVS仅在其各自的AV证书的有效性期间才使用。
与交通信号灯和标志的自动驾驶汽车的交互数据集
本文介绍了一个综合数据集的开发，该数据集捕获了自动驾驶汽车（AV）和交通控制设备之间的相互作用，特别是交通信号灯和停车标志。源自Waymo Motion数据集，我们的工作通过提供有关AVS如何导航这些流量控制设备的现实轨迹数据来解决现有文献中的关键差距。我们提出了一种从Waymo Motion数据集中识别和提取相关交互轨迹数据的方法，该数据集并入了37,000多个实例，并带有交通信号灯和44,000个带有停车标志的实例。我们的方法包括定义规则以识别各种相互作用类型，提取轨迹数据，并应用基于小波的DeNoising方法来平滑加速度和速度概况并消除异常值，从而提高轨迹质量。质量评估指标表明，在所有相互作用类别中，这项研究中获得的轨迹在加速度上具有异常比例，而混蛋轮廓降低到接近零水平。通过公开提供此数据集，我们旨在解决包含带有交通信号灯和标志的AV交互行为的数据集中的当前差距。基于有组织和发布的数据集，我们可以在与交通信号灯和标志互动时对AVS行为有更深入的了解。这将促进对现有运输基础架构和网络的AV集成的研究，从而支持开发更准确的行为模型和仿真工具。
1此先导计划下的先导自动驾驶车辆（「自动车」）只可于01:00 ...
9在完成各种测试后，如署长信纳该等先导自动车宜于道路使用，署长会，署长会，4个月内按照香港法例第374E章《道路交通（车辆登记及领牌）规例》第5 5条及第11条，申请为该等先导自动车登记及领牌，申请为该等先导自动车登记及领牌，申请为该等先导自动车登记及领牌，包括先导自动车只可于其自动车证书，包括先导自动车只可于其自动车证书，包括先导自动车只可于其自动车证书，如果专员在完成各种试验后，如果专员满意，如果这些飞行员满意，这些飞行员会为委员会提供了公路，请给予先知的书面提案。所有人必须在发出通知之日之后的4个月内申请根据道路交通（车辆的注册和许可）条例的第5条和第21条的AV登记和许可。374E），并遵守对这些车辆许可证施加的许可条件，包括飞行员AVS仅在其各自的AV证书的有效性期间才使用。
为美国工人和雇主做好自治准备...
执行摘要 自动驾驶汽车 (AV) 的引入和普及将如何影响美国工人？这个高度棘手的问题很快就会成为全国各地的家乡和政策领域的焦点。鉴于美国人目前大部分交通工具都依赖汽车和卡车，向自动驾驶汽车的过渡将改变许多人的生活和生计，对绝大多数人来说可能更好。但对某些人来说，这将是代价高昂的。这项研究通过三种方式推动了关于如何应对 AV 对工人影响的全国性对话：通过制定讨论框架、提出定量模拟和定性场景来帮助评估关键影响，并提供减轻负面影响的政策建议，同时制定政策研究议程。我们希望我们的报告将有助于激励政策制定者和利益相关者立即采取措施，减少 AV 对美国工人可能产生的负面影响。
HyperLeDger Fabric平台，用于自动驾驶汽车中的安全有效数据共享
摘要 - 无线通信中的投入，可以构成蜂窝和非事物网络，是赋予自动驾驶汽车（AV）以彻底改变运输方式。实现实时数据交换和与基础架构的无缝通信有望提供更安全，更有效的旅行的未来。但是，有效地管理AVS生成的广泛数据的重大挑战。此数据包括传感器读数，有关周围环境的信息以及潜在的用户数据。因此，解决与数据处理，各种利益相关者之间共享，隐私，诚信和安全性相关的问题至关重要。本文通过提出和评估基于区块链技术HyperLeDger Fabric建立的平台来应对数据共享挑战。该平台旨在促进与AVS有关的各方之间的安全和有效的数据共享。我们的初始测试表明，模拟用户的数量（虚拟用户数）和处理的数据量（数据负载）可能会对系统的性能产生负面影响。这突出了需要进一步优化，以确保平台可以有效地处理大规模数据共享。索引条款 - DATA共享，安全性，隐私，区块链，HyperLedger，自动驾驶汽车
成功的AV部署的公私框架
公私合作有可能最大程度地提高自动化车辆（AV）部署的好处，同时降低风险并改善该技术满足社区需求的可能性。成功的AV部署可以提供变革的机会，以增强社区的安全性，流动性，连通性和生活质量，为更加可持续和包容的运输未来铺平道路。其自动化车辆的美国常务委员会开发了本文档，以提供有关成功的合作伙伴关系和协作的注意事项，以支持所有潜在的合作伙伴，包括技术开发人员，原始设备制造商（OEMS），有兴趣在公共道路上部署AV的运营商以及寻求研究和部署AVS的公共机构以及他们部署的社区。此框架提供了与建立公私协作，定义AV部署成功，计划和实施相关的考虑，从概念到部署，进行有效的外展和参与度以及审查经验教训。
使用元启发式搜索
摘要 - 使用AUSONSOPOUS车辆（AVS）的安全保证方法，通过将AVED测试放在具有挑战性的交通方案中，通过抽象场景规范捕获并在现实的交易模拟器中进行调查，进行系统级安全评估。作为基于方案的AVS测试的第一步，必须对fraffiffim festario的初始场景进行评估。在这种情况下，场景具体化挑战是将抽象交通场景的高级特定规范所采用的，旨在将它们映射到具体场景，在该场景中，为车辆的每个属性定义了确切的数字初始值（例如，位置或速度）。在本文中，我们提出了一种交流场景混凝土化方法，该方法将车辆放置在逼真的路线图上，以便满足通过表达式场景规范语言定义的一组可扩展的抽象约束，该语言也支持不一致的静态发现。然后，抽象约束映射到相应的数字约束，通过具有可自定义的目标函数和约束聚合策略的元启发式搜索来解决。我们对三个现实的路线图进行了一系列实验，以将我们方法的八个配置与状态的三种变体进行比较，并评估其可扩展性。
使用5G技术互连的自动驾驶汽车
摘要：自动驾驶汽车（AV）的出现代表了运输行业的变革性转变，5G技术的整合有望加速这场革命。本报告探讨了5G在启用互连的自动驾驶汽车中的作用，强调了5G的关键特征，从而增强了车辆到车辆（V2V）和车辆到每次通信（V2X）通信。具有超低延迟，高速数据传输和庞大的设备连接，5G可以实现车辆，基础设施和中央系统之间的实时通信，从而提高安全性，交通管理和驾驶效率。通过使用5G启用的传感器，边缘计算和人工智能，自动驾驶汽车可以做出分裂的决策，避免碰撞并根据实时流量数据动态调整路线。该报告还研究了5G在支持智能运输生态系统方面的潜力，在该系统中，AVS与连接的基础架构（例如交通信号灯，道路传感器和基于云的交通控制系统）和谐相处。此外，它讨论了5G对增强车辆安全性，减少事故的影响，并通过协调驾驶来最大程度地减少交通拥堵。但是，该技术的采用还提出了挑战，包括基础设施升级，数据安全和隐私问题。本报告旨在对5G技术如何推动自动驾驶汽车的发展并塑造运输的未来，同时解决潜在的技术和监管挑战，以提供深入的分析。1。这是5G技术发挥关键作用的地方。引言随着运输的未来朝着更大的自主权发展，自动驾驶汽车（AV）的发展处于这种转变的最前沿。但是，为了释放这些自动驾驶系统的全部潜力，车辆，基础设施和中央控制系统之间的无缝和瞬时通信至关重要。其无与伦比的功能，包括超低潜伏期，高数据传输速率和大规模连通性，5G可以实时车辆对车辆（V2V）和车辆到所有的通信（V2X）通信，为完全互连和自动驱动生态系统奠定了基础。5G允许自动驾驶汽车快速交换关键数据，例如道路状况，交通更新和危害警报，并以毫秒为单位的其他车辆和基础设施。此功能增强了车辆安全性，使汽车能够做出实时决策，避免碰撞并有效地管理交通流量。此外，通过促进AV和智能基础设施（例如交通信号，道路传感器和基于云的管理系统）之间的持续互动，5G支持创建智能城市，其中运输更安全，更快，更有效。
自动驾驶汽车中的图像分析
摘要：使用人工智能（AI）进行高级图像分析的集成是自动驾驶汽车（AVS）进化的关键。本文对AVS图像分析中使用的最重要的数据集和最新的AI解决方案进行了详尽的审查。数据集，例如CityScapes，Nuscenes，Carla和Talk2CAR，构成了培训和评估不同AI模型的基准，具有符合自动驾驶各个方面的独特特征。关键AI方法，包括卷积神经网络（CNN），变压器模型，生成对抗网络（GAN）和视觉语言模型（VLMS）。本文还对现实世界中各种AI技术进行了比较分析，重点是语义图像细分，3D对象检测，虚拟环境中的车辆控制以及使用自然语言的车辆交互。同时突出了多个数据集和仿真平台（如Airsim，Torcs和Summit）在丰富AV的训练数据和测试环境中的作用。通过综合数据集，AI解决方案和比较性能评估的信息，本文为研究人员，开发人员和行业利益相关者提供了至关重要的资源，可清楚地了解自动驾驶汽车图像分析技术的当前景观和未来方向。