强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。

车路协同系统关键技术研究进展

随着城市汽车保有量的稳步增长,道路交通拥堵问题日益凸显,给城市发展带来了巨大压力。为了有效应对这一挑战,开发能够提高交通效率并降低能源消耗的方法显得至关重要。在当前环境下,车路协同系统作为实现绿色智慧交通系统的一种理想选择,可通过整合和优化各种交通资源,实现交通效率的提升和能源消耗的降低,进而为实现“双碳”目标提供了重要技术支持,已成为交通领域研究和实践的重要方向。本文详细解析了车路协同的基本概念、研究方法和应用场景,并深入讨论了其4个核心技术模块:融合感知、驾驶认知、自主决策和协同控制。文章回顾并总结了这些模块中从传统方法到最新的深度强化学习方法的研究成果,并深入探讨了这些技术和方法在提升交通效率、降低能源消耗和增强道路安全性方面的应用潜力。最后,文章剖析了车路协同系统在实际应用中可能遇到的诸多挑战,如信息传输的安全性、系统的稳定性、环境的复杂性等。为了克服这些挑战,文章从开发整合车端和路端信息的数据集、提升多源感知信息的融合精度、增强车路协同系统的实时性和安全性与优化复杂条件下多车协同决策控制的方法等4个方面展望了未来的发展方向。因此,本文不仅对于车路协同技术的进一步发展具有重要的参考价值,也对于城市交通系统的未来规划和建设具有重要的指导意义。

基于Autoware的无人驾驶小车平台设计与实验仿真

针对目前高校缺乏无人驾驶汽车实验平台的问题,设计并搭建了一个无人车实验平台,搭载工控机、激光雷达、GPS、摄像头等控制设备与传感器,可实现精确定位、路径规划、自主避障等功能。为使理论仿真可直接运用于真实车辆,采用Autoware进行数据处理,经ROS编译生成CAN报文实现实时通讯,从而控制车辆实现既定运动。此方法克服了传统仿真需要编写大量代码、定位精度较低、实时通讯性与可应用性较差等缺点。为保证控制算法与实验测试的安全性,采用LGSVL与Autoware联合仿真,利用汽车安全势场模型的最小纵向安全距离进行评估,验证了当前控制算法模型下,无人驾驶汽车自主避障的安全性与可行性。