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自主驾驶的深度加固学习...
4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
了解自动驾驶的不同级别
根据美国汽车工程师学会 (SAE) 的定义，自动驾驶分为六个级别。这些级别从代表无自动化的 0 级到代表完全自动化的 5 级不等。每个级别都表明自动驾驶技术的发展和实施向前迈出了一步。下面是每个级别的详细说明。在 0 级，没有自动化，驾驶员完全负责控制车辆。虽然车辆可能包括前方碰撞警报或紧急制动等基本系统，但这些系统不被视为自动化，因为它们不承担任何驾驶任务。驾驶员必须执行所有功能，包括转向、制动、加速和驾驶车辆。进入 1 级，我们遇到了自动化的第一阶段，称为“驾驶辅助”。在这个级别，车辆可以协助驾驶员转向或加速和制动，但不能同时进行。例如，自适应巡航控制等功能有助于保持设定的速度，同时调整与前方车辆的距离。车道保持辅助系统还提供轻微的转向调整，以保持车辆在车道上。
无人驾驶的优雅 无与伦比的适应性
Teros 采用 Sonex Aerospace 久经考验的动力滑翔机机身。Sonex 设计提供了极其坚固的飞机，每飞行小时成本非常低，总生命周期成本也非常低。自 2003 年推出以来，机身已记录了数千小时无故障飞行，包括滑翔、越野和特技飞行。这款可靠的无人机现已融入 Teros 的设计中，集成了关键的冗余飞行控制系统和智能电气系统，以防止复杂的故障。令人惊讶的敏捷 Teros 具有坚固的结构和耐用性，同时又不牺牲其轻量化设计。凭借短距离起飞和降落能力、快速现场组装、快速维修和自主飞行操作，Teros 是一个用途广泛且性能强大的空中平台。
驾驶的自然状态指标草案
自然状态（儿子）指标对于监视我们的努力是否有助于自然的恢复，这是任何全面的自然战略的基本方面。测量自然的各个方面是不可行的或实用的。因此，我们试图确定一小部分指标，这些指标可以表明自然的整体健康状况。
自主驾驶的多机构增强学习
摘要 - 强化学习（RL）是顺序决策的有效工具，并且已经在许多具有挑战性的现实世界任务中实现了人类能力。作为多代理系统域中RL的扩展，多代理RL（MARL）不仅需要学习控制策略，而且还需要考虑与环境中与所有其他代理的相互作用，以及不同的系统组件之间的相互影响以及计算资源的分布。这增加了算法设计的复杂性，并对计算资源提出了更高的要求。同时，模拟器对于获取现实数据至关重要，这是RL的基本原理。在本文中，我们首先提出了一系列模拟器指标，并总结了现有基准的功能。第二，为了简化理解，我们回想起基础知识，然后综合了最近对MAL相关的自动驾驶和智能运输系统的高级研究。具体来说，我们检查了他们的环境建模，状态表示，感知单位和算法设计。最终讨论了公开挑战，前景和机遇。我们希望本文能够帮助研究人员整合MARL技术，并触发更有洞察力的想法，以实现智能和自主驾驶。
云辅助自主驾驶的钥匙
1引言自动驾驶通过消除人为错误[1]来减少道路死亡[1]，通过改善交通流量[60]并为数百万受残疾人影响的人提供流动性来改变社会的潜力[1]。虽然自动驾驶汽车的部署有限（AVS）是无限的[14]，但仍存在挑战，例如在较差的天气条件和建筑区域中运营[22]。为了应对这些挑战，为提高机器学习的准确性（ML）模型而采取了重大努力[16，52，61，76，88]。但是，更准确的模型通常更加算法[73，90]。因为AV必须以比人类的反应时间快（例如390毫秒至1。2 s [45，87]），在车辆上部署模型需要仔细的运行时和准确性之间的权衡导航，以确保AVS提供高质量的决策和快速响应时间[34，79]。进一步满足严格的绩效要求的挑战，由于体力，热量和稳定性限制以及由于经济现实而导致的车载计算AV可以访问今天受到限制（第3节）；综上所述，结果是在最新的（SOTA）AV硬件上可用的量命令较少，可用于云，该硬件可以实时运行哪些模型。访问更好的计算将为更快地运行更高精度的更大型号提供机会，直接转化为提高安全性。我们建议转向云，该云提供对SOTA硬件的按需访问，因此提供了机会
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
用于自主驾驶的人工智能和物联网...
人工智能 (AI) 是一种机器智能工具，为智能工业革命提供了巨大的可能性。它有助于收集相关数据/信息、确定替代方案、在替代方案中进行选择、采取行动、做出决策、审查决策并做出智能预测。另一方面，物联网 (IoT) 是工业 4.0 革命的公理，包括用于收集和处理来自存储、驱动、传感、高级服务和通信技术的数据/信息的全球基础设施。高速、弹性、低延迟连接以及人工智能和物联网技术的结合将实现向完全智能自动驾驶汽车 (AV) 的转变，这说明了工业 4.0 现实世界和数字知识之间的互补性。本书章节的目的是研究人工智能和物联网的最新方法如何协助寻找 AV。事实证明，90% 的汽车事故都是人为失误造成的，最安全的驾驶员的驾驶水平比普通驾驶员高出十倍 [1]。自动驾驶汽车的安全性非常重要，用户需要将可接受的风险水平降低 1000 倍。自动驾驶汽车的一些令人难以置信的好处包括：(1) 提高
VLP：自主驾驶的视觉语言计划
自主驾驶是一项复杂而具有挑战性的任务，旨在通过场景和推理来实现安全的运动计划。最近，通过增强的场景理解，几个关键问题，包括缺乏推理，低概括性能和长尾场景，但仍需要戴着几个关键问题，但仍需要进行一些关键问题。在本文中，我们提出了VLP，这是一个新颖的视力 - 语言规划框架，利用语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP通过加强源内存基础和自动驾驶汽车的上下文理解来增强自主驾驶系统。vlp通过与先前的最佳方法相比，分别在平均L2错误和碰撞率方面，分别在平均L2错误和碰撞率方面实现了35.9％和60.5％的端到端规划表演。此外，在面对新的城市环境时，VLP在挑战性的长尾方案和强大的概括能力方面表现出改善的性能。
应用STPA进行自动驾驶的安全分析
在自动驾驶汽车迅速前进的领域中，确保安全性和功能至关重要。自动驾驶汽车的功能数量每天都在增加，将技术推向了更新的高度。这些系统一直依赖于环境的启示和使用复杂的传感器，以导航和与环境进行交互。但是，这种情况意识的需求引发了新的安全问题，要求重新评估常规方法。尽管系统没有任何故障，但由于功能不足或不可预见的滥用，它仍然可能表现出危险行为，也称为预期功能的安全性（SOTIF）。本文采用了基于系统理论的新型安全分析工具STPA方法，作为试点研究，以了解该方法在解决这些新兴安全问题方面的有效性。该方法应用于未信号的4腿交点与混合流量的情况下，其中自动级别4车辆正在左转。分析被缩小为关注功能不足，特别是关于感知，该方法由该方法产生相应的因果因素。该研究的结果证明了该方法是系统地识别功能不足和规范差距所导致的因素，即使在复杂且具有挑战性的环境中也是如此。