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探索生物和人工神经网络在建筑环境中的交叉点，并研究支持设计过程演进的算法
摘要。本篇评论探讨了神经网络与建筑之间的关系，特别是在外观设计、室内设计和建筑施工领域。它研究了两种类型的神经网络：生物神经网络，代表人类大脑的神经系统；人工智能，受大脑结构和功能启发的计算系统。本研究对这些神经网络及其在各个领域的应用进行了描述性概述。它进一步研究了这些网络如何在不同层面与建筑相结合。该研究强调了“神经架构”的概念，它将人工神经网络 (ANN) 与建筑相结合，以产生多种设计可能性并揭示隐藏的模式。ANN 用于创建智能建筑和优化结构设计流程以降低成本。此外，该研究还探索了“神经架构”，它探索了生物神经网络 (BNN) 与建筑的相互作用，重点关注建筑环境对大脑和行为的影响。它结合了神经科学、建筑和环境心理学的原理。案例研究分析表明，“pix2pix”、GCNN、DCGAN、CycleGAN 和 StyleGAN 等 AI 工具在通过融合传统和现代风格以及增强创作过程来实现建筑设计的现代化方面的重要性。
与混合自主工具的交点信号车辆耦合协调
摘要 - 连接和自动驾驶汽车（CAVS）预计可以减轻交通拥堵，尤其是在路交叉口，这是城市道路网络的主要瓶颈。本文提出了一种信号车辆耦合的最佳控制策略，用于骑士和人类驱动的车辆的混合交通流量。该方法遵循两层体系结构，该结构将信号车辆控制任务制定为两个通过混合排的概念串联的优化问题，以便中央协调员可以有效地解决它们。尤其是上层设计的，以最大程度地减少交叉路口中所有车辆的总等待时间，而下层则是通过充分利用信号计划，交叉车辆的数量以及在上层中获得的目标交叉速度来最大程度地减少汇总的车辆能量消耗。提供了广泛的仿真结果，以检查所提出的信号车辆关节控制框架的性能，并以不同的CAV穿透率，交通需求和电动汽车比率揭示新算法引入的影响。与现有方法的比较证明了在燃料使用和交通吞吐量方面提出的方法的好处。
学会下注：使用强化学习来改善基于拍卖的智能交叉口中的车辆出价
摘要：随着物联网的出现，城市将很快被自动驾驶汽车填充，并由能够与城市基础设施和车辆积极互动的智能系统管理。在这项工作中，我们提出了一个基于强化学习的模型，该模型教授自动连接的车辆如何在这种环境中进行导航时如何节省资源。尤其是在基于拍卖的交叉管理系统的背景下，我们专注于预算节省。，我们通过不同的交通条件进行了一些深入的Q学习训练，以在节省货币和旅行时间之间的权衡方面找到最有效的变体。之后，我们将模型的性能与先前提出的随机策略进行了比较，即使在不利的交通状况下也是如此。我们的模型似乎很强大，并设法节省了大量货币，而无需大大增加流量的等待时间。例如，学习者出价者在交通繁忙的情况下节省了至少20％的预算，相对于标准投标者，较轻的交通量高达74％，并且节省了随机投标者的三倍。结果和讨论表明，在预见的未来现实生活中，该提案的实际采用。
增强了对障碍物交叉路口自动驾驶汽车的看法：实施基础设施（V2I）协作
摘要：在城市交叉点中，自动驾驶汽车（AV）的感觉能力通常受到视觉障碍的阻碍，对其稳健且安全的操作构成了重大挑战。本文介绍了一项实施研究，旨在在城市交叉点被遮挡的情况下，在情况下增强连接的自动化车辆（CAVS）的安全性和鲁棒性。为路边传感建立了一种新颖的LIDAR基础设施系统，并结合Baidu Apollo的自动驾驶系统（ADS）和Cohda Wireless V2X通信硬件，并建立了一个集成平台，以增强自主驱动的路边知觉。现场测试是在新加坡Cetran（自动驾驶汽车测试和研究卓越中心 - NTU）自动驾驶测试轨道上进行的，并遵守SAE J2735 V2X通信标准。沟通延迟和数据包输送率分析为评估指标。测试结果表明，该系统可以帮助CAV在城市阻塞的情况下提前检测障碍。
基于优化的联网自动车辆和行人的交叉控制
目前使用交通信号进行协调的较大或更繁忙的城市交叉点的抽象流量，以防止危险的交通情况并规范交通流量。在将来有100％连接的自动化车辆的情况下，可以更换常规的交通信号，并且交叉路口的车辆可以通过车辆到车辆和车辆到基础设施通信无缝协调。在过去的二十年中，已经提出了许多这样的控制策略，通常称为自主交叉路口管理（AIM）。近年来，可以观察到更简单的首先发展，首先可以观察到基于优化的目标策略。与基于插槽的策略和常规交通信号控制（TSC）相比，基于优化的目标可以显着提高容量并减少延迟。此外，它允许优先考虑道路用户。本文是第一个以优化目标考虑行人的人之一。所提出的方法由无信号的车辆控制组成，结合了完全集成到优化问题中的行人信号相。由于控制器的通信范围在现实世界应用中受到限制，因此详细介绍并详细说明了滚动范围方案。使用微观交通模拟框架实施和评估了呈现的策略。结果表明，与完全驱动的TSC相比，车辆延迟可以大大减少，车辆容量可以增加，而行人等待时间则是可比的。此外，将重点放在在介绍的设置中如何平衡车辆和行人延迟。可以调整三个不同的控制参数，需要根据所考虑的需求方案对其进行调整。
使用计算机视觉和人工智能改善了信号交叉的性能
问题信号交叉点的有效操作受几个因素的影响。在信号交叉点中起着至关重要的作用的一些关键因素包括几何特征和信号化系统[1]。交叉路口的物理布局和设计，包括车道宽度，转弯半径和视力距离，可能会影响其效率。精心设计的几何特征可以促进流畅的流量并最大程度地减少冲突[2]。交通信号的设计，时机和协调在有效的信号交叉点运行中也起着至关重要的作用。诸如信号相相，周期长度和检测等因素会影响整体性能。评估信号交叉点的性能是交通管理的关键方面。路易斯安那州运输与发展部（DOTD）使用的一种评估信号交叉点的方法涉及对录制视频的手动检查。此过程要求人员审查记录的视频，以评估信号交叉点的性能和效率。评估通常集中于交通流量，拥塞和安全性等因素。重要的是要注意，评估当前设计的效率需要一种更全面和系统的方法。EDC是联邦公路管理局（FHWA）的一项倡议，旨在识别和部署创新技术，以减少交付公路项目，增强安全性和保护环境所需的时间[4]。它旨在提供自动化信号交集性能评估的工具。因此，每天计数（EDC）4技术计划中包含的自动流量信号性能度量（ATSPM）被定义为绩效措施，数据收集和数据分析工具的套装，以支持目标和基于性能的基于绩效信号操作，维护，维护，管理和设计的方法，以提高所有信号的交互效率，以提高所有信号的交互效率[3]。该计划确定并部署了经过证明的创新未充分利用的创新，这些创新可以节省时间，金钱和资源，这些创新和资源可用于交付更多项目。因此，该项目旨在支持基于绩效的流量信号操作，维护，管理和设计的方法。
11th & Idaho 的艺术与科技交汇处
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