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tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
自动赛车的可扩展监督架构
摘要 - 近年来，自主赛车联赛的数量和重要性，因此对它们的研究数量一直在增长。由于场景的多样性，不同系列之间的无缝集成引起了人们的关注。但是，全尺度赛车的高成本使其成为更容易获得的开发模型，以研究较小的形态并扩大所达到的结果。本文提出了一种用于自动赛车的可扩展体系结构，该架构强调模块化，对各种配置的适应性以及监督允许使用不同动态策略的管道平行执行的能力。该系统展示了各种环境中一致的赛车表现，这是通过成功参与两项相关竞赛来证明的。结果证实了体系结构的可扩展性和多功能性，为竞争性自主赛车系统的发展提供了强大的基础。在现实世界中的成功应用验证了其实际有效性，并突出了其在自主赛车技术中未来进步的潜力。
草稿 - 赛车 - transmission-promformance-Report- ...
气候行动计划2023 3（CAP23）包括一个国家的目标，即从可再生能源中传递我们的80％的发电，其中9GW将由陆上风产生8GW，太阳能8GW，至少由5GW发电5GW，到2030年。在2023年12月，爱尔兰政府在公众咨询后于2024年5月发布了《气候行动计划2024 4（CAP24）的草稿》。在CAP24中，上面列出的CAP23的目标保持不变。但是，CAP24通过完善和更新交付碳预算和部门排放天花板所需的措施和行动来建立上一个计划。eirgrid和ESB网络强烈支持这一对爱尔兰未来的愿景。
部分端到端强化学习，以抗鲁棒性，以防止建模自动赛车
摘要 - 在本文中，我们解决了在存在实用车辆建模错误（通常称为模型不匹配）的条件下导航时自动赛车的强化学习（RL）解决方案的性能（RL）解决方案的问题。为了应对这一挑战，我们提出了一种部分端到端算法，该算法可以解除计划和控制任务。在此框架内，RL代理会生成一个轨迹，该轨迹包括路径和速度，随后使用纯粹的追击转向控制器和优势速度控制器对其进行跟踪。相比之下，许多当前基于学习的基于学习的（即增强和模仿学习）算法使用了一种端到端方法，从而深层神经网络将传感器数据直接映射到控制命令。通过利用经典控制器的鲁棒性，我们的部分端到端驾驶算法比标准的端到端算法表现出更好的模型不匹配的鲁棒性。
策略2025 |款待和赛车新南威尔士州出版物
免责声明：本出版物中包含的信息基于写作时的知识和理解（2023年8月），可能不准确，当前或完整。新南威尔士州（包括款待和新南威尔士州赛车），作者和出版商不承担任何责任，也不承担任何责任，因为文档中包含的任何信息的准确性，货币，可靠性或正确性（包括第三方提供的材料）。读者应在做出与本出版物中包含的材料有关的决策时进行自己的询问，并依靠自己的建议。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
NTU团队在阿布扎比举行的Tech Hiccups瘟疫首次AI赛车比赛未能获得最终|海峡时间
NTU团队（由28多名研究人员，工程师和学生组成），在活动开始前的两天内被一系列问题困扰。其中包括损失汽车的传感器，以及其全球定位系统（GPS）失败 - 也影响了其他团队的问题。
设计和开发用于赛车应用的驱动逆变器
在本文中，根据《配方奶》学生法规2024 v1.1的设计和开发了驱动逆变器的驱动逆变器竞争逆变器的电子硬件。除了整体系统的概念设计及其对现有车辆环境的适应性外，这里的主要重点是电力电子部件的开发以及高压传动系统系统与低压控制系统之间的绝缘接口。该开发重点是最大的成本效益，轻巧和小型系统设计。作为比较参考，使用了自2019年以来安装在每个升级团队的电气赛车中的购买的逆变器系统。选择关键组件（例如功率开关或DC链路电容器）的选择是基于对开关的预期功率损失的先前分析估计，以及直流链路电容器的当前连续性分析。还可以根据计算时间，计算工作和准确性进行比较三种不同的功率损耗分析方法。
公路 - 私人赛车 - 印度 -
致谢：作者和编辑要感谢Shakti可持续能源基金会对Sgarchitect（SGA）进行调试。作者还想通过美国国际发展局（USAID）对美国人民的慷慨支持表示感谢，以调查能源，环境和水理事会，这是清洁空气和更好的健康（CABH）项目的一部分。更清洁的空气和更好的健康（CABH）是美国国际发展机构（USAID）支持的五年（2021年至2026年）。它旨在通过建立基于证据的模型来改善空气质量管理，以加强缓解空气污染并减少印度空气污染的暴露。该项目是由能源，环境和水理事会领导的一个财团实施的，包括ASAR社会影响顾问，环境设计解决方案，Enviro Legal Defance Firm和重要战略。
全尺寸自动赛车传感器体系结构的评论
摘要 - 在技术创新的景观中，官能赛车是一个充满活力且充满挑战的领域，不仅可以推动技术的局限性，而且在促进和促进对自主系统的更大接受方面也起着至关重要的作用。本文彻底探讨了自动赛车设计和性能的挑战和范围，重点是Roborace和Indy Automous Challenge（IAC）。本评论提供了对这些尖端平台上传感器设置，架构细微差别和测试指标的详细分析。在Roborace中，详细介绍了从Devbot 1.0到Robo-Car和Devbot 2.0的演变，揭示了对传感器配置和性能结果的见解。检查扩展到IAC，该IAC专用于高速自动驾驶车辆，强调发育轨迹和传感器的适应性。通过审查这些平台，该分析为自主驾驶赛车提供了宝贵的见解，从而有助于更广泛地了解传感器体系结构和面临的挑战。本评论支持了全面自主赛车技术的未来进步。