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高级驱动程序帮助系统[ADAS系统] -IJRPR
一个高级驾驶员援助系统（也称为自动驾驶汽车或较少的汽车），无需人工干预并且可以感知其周围环境。自动驾驶系统的部署被认为是减少事故数量并改善道路安全的关键措施，因为大多数事故由于人为错误而发生。在发达国家道路设施中是一个主要问题。大多数事故是由于过度的道路运输和无能的速度造成的。预先的驾驶员援助系统旨在弥补人类驾驶的限制，这将有助于驾驶员进行驾驶过程。在印度，由于车辆的增加，道路事故的上升和最高。在所有事故的措施中，驾驶员的出错，超速和超车等。高级驾驶员协助ASYSTEM向汽车和驾驶员提供了警告。它可以控制和稳定速度，车道以及驾驶员失明和睡眠。引起道路上的事故，因此该系统是避免碰撞，避免撞车事故，警报其他汽车或危险的驾驶员，车道出发警告系统，自动泳道中心并显示盲点中的内容。Advance驱动程序辅助系统是汽车电子产品中增长最快的细分市场之一。
驾驶员辅助卡车编队行驶：佛罗里达州政府机构的考虑事项
图片列表 图 1：美国各州定性与定量跟车距离规则 47 图 2：允许商业 DATP 运营的州 52 图 3：欧洲卡车队列挑战赛车辆拖车上的文字标记 54 图 4：带协调 V2V 操作的制动应用时机 71 图 5：TRC II 型燃油经济性测试节省的燃油百分比 77 图 6：TNO 对高级卡车队列优势的总结 83 图 7：队列配对算法的示例结果 85 图 8：卡车队列的 TTI 交通模拟结果 110 图 9：EPTC 高空视频：两辆卡车队列接近匝道 113 图 10：EPTC 高空视频：队列分离并产生更大的间隙 113 图 11：EPTC 高空视频：合并卡车接受 3 米的间隔 113图 12：EPTC 高架视频：并线卡车在超车卡车 114 前面切入
皮质活动与聋哑成年人的计时相关：通过静态和动画刺激呈现获得 fNIRS 见解
摘要：耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动，该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者（19 名聋人）。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务，例如超车。道路场景以动画形式呈现，或以 3 张静态图像序列呈现，显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃，这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明，中脑区域与计时有关，在聋哑人士估计时间流逝时，静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
大众集团加强了与Mobileye的合作
沃尔夫斯堡/耶路撒冷，2024年3月20日 - 大众集团欢迎进一步的战略合作，并大大加快其在自动和自动驾驶领域的发展工作。现在，大众汽车正在加强与Mobileye自动驾驶领域的合作伙伴关系。一起，两家公司将为系列生产带来新的自动驾驶功能。Mobileye将根据其Mobileye的监督和Mobileye Chauffeur平台为部分和高度自动化的驾驶提供技术。将来，大众集团的奥迪，本特利，兰博基尼和保时捷品牌将使用这些技术来快速向跨动力总成类型的模型组合向其模型投资组合迅速引入新的面向优质的驾驶功能。这些包括用于高速公路和城市驾驶的高级援助系统，例如在允许的区域和条件下在多轨道高速公路上自动超车，以及在红灯下自动停止并停止标志，以及在交叉路口和回旋处的支持。此外，Mobileye还将为大众商用车提供进一步的技术组件。从长远来看，大众集团的目标是依靠自己的完整内部系统：与博世和高通公司以及中国的地平线机器人技术的合作伙伴关系将继续着重于。所有驾驶员援助系统均应基于大众汽车公司Cariad Company开发的软件体系结构。
驾驶基础理论
A 部分：驾驶执照简介 3 什么是驾驶执照？ 3 驾驶能力 3 驾驶执照的等级 3 驾驶能力测试 4 临时驾驶执照 (PDL) 4 驾驶执照的有效期 4 “新”驾驶员 5 驾驶员改进积分系统 (DIPS) 5 体检 7 在线门户 8 B 部分（将在基础理论考试中进行测试） 标志和信号 强制性标志 9 禁止标志 11 警告标志 14 监管标志 19 信息标志 21 人行横道标志 24 隧道交通标志 25 脚踏自行车标志 26 方向标志 27 高速公路监控和咨询系统 (EMAS) 29 设施标志 34 车辆标记 34 常见道路标记 35 方向箭头 43 合并箭头标记 43 信号（交通信号灯） 44 信号（道路上） 46 警官发出的信号 47 手势 49 交通规则和条例 靠左行驶规则 50 车道纪律 50 超车 50 霸占道路 52 速度限制 52 道路交叉口的“让路”规则 52 环形交叉路口 53 在高速公路上行驶 54 黄框交叉路口 54 调头 56 停车和泊车 56 安全带 57 灯光 57 酒精 58 轻型货车 58
正面自主赛车的分层控制
摘要：我们开发了一个用于正面自主赛车的分层控制器。我们首先引入了具有现实安全和公平规则的赛车游戏的表述。高级计划者将原始公式近似为具有简化状态，控制和动态的离散游戏，以轻松编码复杂的安全性和公平性规则并计算一系列目标路点。低级控制器将产生的路点作为参考轨迹，并通过使用简单的目标和约束来求解替代近似公式来计算高分辨率控制输入。我们考虑了低级计划者的两种方法，它们构建了两个分层控制器。一种方法使用多代理增强学习（MARL），另一种方法求解线性季度NASH游戏（LQNG）来产生控制输入。将控制器与三个基线进行比较：端到端MARL控制器，跟踪固定赛车线的MARL控制器以及跟踪固定赛车线的LQNG控制器。定量结果表明，所提出的层次结构方法优于其各自的基线方法，而在头部竞赛中获胜和遵守规则。使用MARL进行低级控制的分层控制器通过赢得超过90％的头对头种族并更始终如一地遵守复杂的赛车规则，从而超过了所有其他方法。定性地，我们观察到的拟议的控制器模仿了专家驾驶员所采取的措施，例如屏蔽/阻塞，超车和长期计划，以延迟优势。我们表明，即使受到复杂的规则和约束挑战，游戏理论推理的层次结构计划也会产生竞争行为。
风险感知的强化学习 - 启发出版物
摘要 - 强化学习方法表明，在无人系统中解决具有挑战性的方案的问题。然而，在高度复杂的环境中解决长期决策序列，例如在密集的情况下的连续车道变化和超车仍然具有挑战性。尽管现有的无人车系统取得了长足的进步，但最大程度地降低了驱动风险是第一个考虑。风险意识的强化学习对于解决潜在的驾驶风险至关重要。但是，在无人车辆中应用的现有强化学习算法并未考虑多种风险来源带来的风险的可变性。基于上述分析，本研究提出了一种具有风险感知的加强学习方法，并通过驱动任务分解，以最大程度地减少各种来源的风险。特别是，构建了风险潜在领域，并结合了强化学习以分解驾驶任务。建议的强化学习框架使用不同的风险分支网络来学习驾驶任务。此外，提出了针对不同风险分支的低风险发作抽样方法来解决高质量样本的短缺并进一步提高采样效率。此外，采用了一种干预培训策略，其中人工电位场（APF）与增强学习相结合以加快训练并进一步确保安全。最后，提出了完整的干预风险分类双胞胎延迟的深层确定性政策梯度任务分解（IDRCTD3-TD）算法。两个具有不同困难的场景旨在验证该框架的优越性。结果表明，所提出的框架在性能方面具有显着改善。
博士建议
当前在道路网络上行驶的自动化车辆仅在简单的环境（单向车道）中运行，并且通常在系统自动做出决策时（车道更改）时，通常以低速行动。自动化车辆的大规模部署需要提高系统管理更复杂情况的能力（尤其是具有不同优先级规则和回旋处的相交），这需要同时根据环境中其他车辆的预测轨迹在受限的时间内同时做出决策。未信号的回旋处因成为最复杂的节点而闻名，因为它的交叉首先需要控制大多数机动的轨迹，而自动化车辆在城市环境中航行时必须执行的大多数动作（例如，在插入式环境中，插入车道，车道，更换车道），而在弯曲的运动中（无需弯曲的行动），在此期间（不断）。回旋处的第二个挑战涉及其动态方面：它可能是密集和异质的（例如，车辆和/或骑自行车的人的存在），要求自动化的车辆预测其用户的意图，并通过适应其路径来对不可预见的情况做出反应。为了解决这些复杂的问题，Lamih自动控制部门已经开发了一种基于触觉共享控制和多层驾驶员车辆合作的方法，该方法证明了其在更简单的环境中管理高度约束情况的能力：高速公路（插入，车道变化，超车，出口，出口）[1]。这种相同的方法被用作基于渐进学习方法开发系统开发的一部分，以在同一情况下改变自动机的行为[2]。
风险感知的强化学习
摘要 - 强化学习方法表明，在无人系统中解决具有挑战性的方案的问题。然而，在高度复杂的环境中解决长期决策序列，例如在密集的情况下的连续车道变化和超车仍然具有挑战性。尽管现有的无人车系统取得了长足的进步，但最大程度地降低了驱动风险是第一个考虑。风险意识的强化学习对于解决潜在的驾驶风险至关重要。但是，在无人车辆中应用的现有强化学习算法并未考虑多种风险来源带来的风险的可变性。基于上述分析，本研究提出了一种具有风险感知的加强学习方法，并通过驱动任务分解，以最大程度地减少各种来源的风险。特别是，构建了风险潜在领域，并结合了强化学习以分解驾驶任务。建议的强化学习框架使用不同的风险分支网络来学习驾驶任务。此外，提出了针对不同风险分支的低风险发作抽样方法来解决高质量样本的短缺并进一步提高采样效率。此外，采用了一种干预培训策略，其中人工电位场（APF）与增强学习相结合以加快训练并进一步确保安全。最后，提出了完整的干预风险分类双胞胎延迟的深层确定性政策梯度任务分解（IDRCTD3-TD）算法。两个具有不同困难的场景旨在验证该框架的优越性。结果表明，所提出的框架在性能方面具有显着改善。