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对越过无车道的无信号交叉的自动化车辆的最佳控制
摘要 - 开发无信号的交叉点，其中所有OD（原始目的地）运动的连接自动化车辆（CAVS）被适当地指导以同时交叉，可能会大大改善吞吐量并减少燃油消耗。自然，交叉区域的车辆与车道无关。因此，可以将过境区域视为无车道基础设施以进一步改善开发是合理的。本文提出了一种越过无信号和无车道交叉路口的骑士的联合最佳控制方法。具体来说，所有车辆的控制输入（包括加速度和转向角度）通过基于车辆动力学的自行车模型解决单个最佳控制问题（OCP），在时间胜地上优化了加速和转向角度。成本功能包括适当的条款，以确保平稳且无冲动的运动，同时还要考虑燃油消耗和所需的速度跟踪。适当的约束旨在尊重交叉点边界，并确保车辆向各自目的地的平稳运动。定义的OCP通过有效的可行方向算法（FDA）进行数值求解，该算法可以接受。一个具有挑战性的演示示例证实了建议方法的有效性。
LANESEGNET的可重复性研究：自动驾驶的LANE段知觉学习地图学习
我们根据多视图图像和标准定义图来解决通过澳大利亚驾驶车辆的场景推理问题。在此任务上开发型号对无人驾驶车辆的安全操作是有益的。我们参加了自主盛大挑战的无地图驾驶轨道，该挑战刺激了识别交通元素和车道中心线并了解其拓扑关系的模型的发展。使用带有头到区域机制的车道注意模块和相同的参考点初始ization策略，以端到端的方式进行了最新的LANESEGNENT系统。我们通过评估其编码机制中的替代骨架来探讨该系统的有效性。我们的分析表明，使用大于原始Resnet-50基线表现的主链性能。
使用机器检测自动驾驶汽车的车道和快速断路器警告系统
IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。 摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。 安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。 在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。 该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。 使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。 关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。
食人族、化学物质和回忆之旅
同时暴露于光和电击。最终，光和电击之间的关联建立起来，当它们单独暴露于光时，它们开始收缩，就像受到电击一样，表现出条件反射。在训练阶段发生并且动物学会了电击关联之后，他将它们切成两半。让它们再生十四天，这样每只受过训练的动物都会长出两条新的线虫：一条从头部，一条从尾部。在恢复期之后，再生的动物再次接受训练，并记录达到条件反射所需的光电击配对试验次数。如果记忆转移假设是正确的，并且记忆存储在遗传物质中，那么从受过训练的动物的尾巴和头部再生的线虫应该比最初未受过训练的线虫对照组更快达到条件反射。这正是麦康奈尔在一篇发表在著名神经科学杂志上的文章中所报告的。根据他的研究结果，在斩首之前接受过训练的涡虫需要明显较少的训练就能在光照下开始收缩。
使用YOLO-V3 SIMULINK
MATLAB SIMULINK：其缩写MATLAB或“ Matrix Laboratory”已知的软件平台是一种功能强大且适应能力的工具，对数据分析，科学，工程和数学产生了深远的影响。由Mathworks创建的 MATLAB以其在几个字段，交互式环境，计算能力和数据可视化功能上的多功能性而闻名。 其高级编程语言使用户可以轻松处理具有挑战性的数学和数值问题，并提供了广泛的内置功能库，这些功能构成了调查，创造力和解决问题的基础。 MATLAB提供了一个交互式且用户友好的环境，可促进快速算法创建，数据探索和原型设计，无论是通过其集成的编程环境还是命令行界面。MATLAB以其在几个字段，交互式环境，计算能力和数据可视化功能上的多功能性而闻名。其高级编程语言使用户可以轻松处理具有挑战性的数学和数值问题，并提供了广泛的内置功能库，这些功能构成了调查，创造力和解决问题的基础。MATLAB提供了一个交互式且用户友好的环境，可促进快速算法创建，数据探索和原型设计，无论是通过其集成的编程环境还是命令行界面。
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概念网站计划[04-29-2024] -539＆543 Topping Lane
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上校 Ernest J. Lane II 指挥官 – 第 405 军野战部队...
莱恩上校的职务包括夏威夷斯科菲尔德兵营第 25 步兵师 (轻装) 第 725 主支援营营情报官和卡车排长；伊拉克基尔库克第 225 前进支援营卡车排长和营副官；阿富汗坎大哈第 831 运输营地面部署和配送司令部支队指挥官；弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡第 382 运输战区开战部队队长；科威特阿里夫詹营第 640 支援旅战斗上尉；尤斯蒂斯堡第 508 运输连指挥官；弗吉尼亚州匡蒂科美国海军陆战队远征作战学校教员顾问/讲师作家；师运输官和装甲旅战斗队后勤和保障主任，第 3 步兵师，佐治亚州斯图尔特堡和阿富汗坎大哈；联合后勤官 – 美国运输司令部联合人员交流计划，美国海军军事海运司令部，华盛顿特区；高级联合计划官，后任后勤准备与保障司司长，美国北方司令部联合部队总部 - 国家首都地区 / 华盛顿军区；第 831 运输营营长，水面部署和配送司令部，巴林海军支援活动 - 巴林，巴林王国；美国陆军物资司令部指挥官副官，阿拉巴马州亨茨维尔。
深层强化学习改变巷的决策算法，用于结合LSTM轨迹预测的智能车辆
摘要：在车辆中改变自动驾驶汽车的明智决定一直是该行业研究的焦点。依赖于预定义规则的传统巷道算法不适合现实道路条件的复杂性和变化。在这项研究中，我们提出了一种利用深层确定性策略梯度（DDPG）强化学习的算法，该算法与长期短期记忆（LSTM）轨迹预测模型集成在一起，称为LSTM-DDPG。在提出的LSTM-DDPG模型中，LSTM状态模块将观测值从观察模块转换为状态表示，然后作为DDPG Actor网络的直接输入。同时，LSTM预测模块通过完全连接的层将附近车辆的历史轨迹坐标转化为单词装饰向量，从而为周围车辆提供了预测的轨迹信息。这种综合的LSTM方法考虑了附近车辆对主体车辆改变车道决定的潜在影响。此外，我们的研究强调了改变车道的过程的安全性，效率和舒适性。因此，我们为LSTM-DDPG算法设计了奖励和惩罚功能，并确定了最佳网络结构参数。然后在使用MATLAB/SIMULINK构建的模拟平台上测试该算法。我们的发现表明，LSTM-DDPG模型提供了涉及车辆相互作用的交通情况的更现实表示。这项研究为自动驾驶汽车的先进车道决定提供了新的想法。与传统的DDPG算法相比，LSTM-DDPG在归一化后平均单步奖励增长了7.4％，强调了其在更换车道改变车道的安全性和效率方面的出色性能。
自动化车道变更行为的行为预测和基于SLAM技术的环境感知
除了环境感知传感器（例如摄像机，雷达等）。在自动驾驶系统中，人们可以感知车辆的外部环境，实际上，也有一个感知传感器在系统中默默地专用，即定位模块。本文探讨了自动驾驶汽车的自动巷改变行为预测和环境感知的猛烈（同时定位和映射）技术的应用。它讨论了传统定位方法的局限性，引入了大满贯技术，并将激光雷达的大满贯与视觉大满贯进行了比较。来自特斯拉，Waymo和Mobileye等公司的现实世界实例展示了AI驱动技术，传感器融合和在自动驾驶系统中的集成。随后，纸张研究了SLAM算法，传感器技术的细节，以及自动车道变化在驾驶安全性和效率方面的重要性。它突出显示了特斯拉对其自动驾驶系统的最新更新，该系统结合了使用SLAM技术的自动车道更改功能。本文结论是强调SLAM在实现自动驾驶汽车的准确环境感知，定位和决策中的关键作用，最终增强了安全性和驾驶经验。
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。