基于贝叶斯网络构建RoboSim模型的自动驾驶行为决策

为汽车自动驾驶提供安全高效的自动驾驶行为决策,是汽车自动驾驶领域面临的挑战性问题之一.目前,随着自动驾驶行业的蓬勃发展,工业界与学术界提出了诸多自动驾驶行为决策方法,但由于汽车自动驾驶行为决策受环境不确定因素的影响,决策本身也要求实效性及高安全性,现有的行为决策方法难以完全支撑这些要素.针对以上问题,提出了一种基于贝叶斯网络构建RoboSim模型的自动驾驶行为决策方法.首先,基于领域本体分析自动驾驶场景元素之间的语义关系,并结合LSTM模型预测场景中动态实体的意图,进而为构建贝叶斯网络提供驾驶场景理解信息;然后,通过贝叶斯网络推理特定场景的自动驾驶行为决策,并使用RoboSim模型的状态迁移承载行为决策的动态执行过程,以减少贝叶斯网络推理的冗余操作,提高了决策生成的效率.RoboSim模型具有平台无关、能模拟仿真执行周期的特点,并支持多种形式化的验证技术.为确保行为决策的安全性,使用模型检测工具UPPAAL对RoboSim模型进行验证分析.最后,结合变道超车场景案例,进一步证实所提方法的可行性,为设计安全、高效的自动驾驶行为决策提供了一种可行的途径.

Robosim虚拟机器人平台教学资源库的应用研究——以七年级机器人社团课程“智能农业”教学为例

机器人教学作为教育教学创新应用的途径之一,在中小学课堂中日渐普及。教师通过运用Robosim虚拟机器人教学平台,创新教育教学方式,优化机器人教学过程,从而促进学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任素养的落地。