交叉空间是一种公共资源,必须在车辆之间有效地共享,这些轨迹与几条公路车道相互矛盾。交通信号灯控制(TLC)策略的主要目标是通过允许车辆依次允许车辆,同步或同步进行车道之间的交叉点访问。在这项工作中,我们比较了交叉路口的道路网络中五种最先进的TLC方法的性能。其中,三种方法一次从一个道路车道依次使用车辆,一种方法允许车辆从对面的车道相称,最后一种方法使车辆同步车辆从所有非冲突的道路车道通往交叉路口,每道道路车道一辆车道。SUMO仿真结果表明,在网络吞吐量,旅行时间损耗和相关的燃油消耗方面,同步方法在多种情况下的顺序和平行方法的表现优于顺序和平行方法。
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●概述:Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛,大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术:自动驾驶依赖于高端传感器,例如光检测和射程(LIDAR),无线电检测和射程(雷达)和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知,以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性:尽管全尺寸,但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端,包括使用实时人工智能(AI)和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此,我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
对电动汽车的需求,包括两轮和三轮应用,正在繁殖。因此,汽车工程师发现自己被迫寻找解决电池监控,快速充电和阻抗测量的解决方案。模拟数字的工程师了解这些需求,并正在提供解决这些需求的解决方案,包括电池监控评估板,这些评估板支持多达18个系列连接的电池电池,基于SIC的MOSFET,以用ESS支持DCFC站,以及障碍和单个芯片上的电化学前端。
Electra Vehicles首席执行官兼创始人Fabrizio Martini表示:“ Electra为消除范围焦虑和延长电池寿命而自豪为全球车辆电气化的加速提供动力,所有这些都符合严格的安全要求。在困难的市场条件下,在筹集超认购的融资中显示的伊莱克斯显示的支持证明了对伊莱克特AI电池软件的需求。这是对Electra团队继续创造和推向市场的价值的明确认可。2023年对伊莱克特拉(Electra)来说已经是关键的,因为我们正在与国际OEM签订几项商业合同,并且正在加倍企业,以便在整个快速增长的EV行业中进一步部署我们的尖端技术。我们期待与我们在United Ventures和Stellantis的新合作伙伴紧密合作,并与Liftt,Degli Investitori俱乐部和BlackBerry的长期支持者建立关系。”
摘要我们提出了一种大型语言模型(LLM)的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令,代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述,以获取指定的细节,例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言,然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码,从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件,它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance,ChatScene产生的方案显示,与最先进的基线相比,在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时,碰撞率增加了15%。此外,我们表明,通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型,它们可以降低碰撞率9%,超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距,从而提供了一种统一的方式,以方便地生成安全至关重要的方案,以进行安全测试和改进AVS。
