Aug, 2016

自动驾驶车辆控制系统验证和确认的司机和车辆相互作用博弈模型

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TL;DR该论文介绍了一种基于博弈论的交通模型，该模型可以用于测试、比较和校准各种自主车辆决策和控制系统，并提供了一个交通仿真环境来优化自主车辆控制系统的参数。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶交通流仿真

    基于微观交通流建模和自行车智能理论，采用元胞自动机和自行车智能理论构建了自动驾驶车辆流的仿真环境，该环境包括感知系统、决策系统和控制系统，从而实现车辆的自主驾驶。

    Jul, 2023

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    自主驾驶车辆和数据驱动交通仿真的评估指标的综述与分析，探讨了自主驾驶车辆的性能验证挑战以及未来研究的方向。

    Oct, 2023

  • 自主车辆的分层博弈规划

    本文提出了一种用于自动驾驶的新型博弈理论轨迹规划算法，通过将动态游戏分解为漫长的 “战略” 游戏和短期的 “战术” 游戏，在保证实时性的同时，能够量化自动车辆和人类司机影响彼此的能力和激励，实现更加丰富、安全和有效的自主驾驶行为，并且不依赖于完美理性预测，而是适用于非确定性人类决策的模型。

    Oct, 2018

  • 自适应博弈理论决策在环形交叉口自动驾驶车辆控制中的应用

    本文提出了一种基于博弈理论模型的决策算法，用于自动驾驶汽车控制来应对环形路口的交通。该算法可以通过在线估计对手车辆的驾驶模式来对其进行调整。

    Oct, 2018

  • 增强驾驶员行为模型用于高保真模拟研究碰撞检测算法

    本文使用模拟平台进行了复杂的交通仿真实验，针对连通与自动驾驶汽车的驾驶行为进行了建模，并分析了多种人为与机制相关的因素对交通网络的影响。

    Aug, 2022

  • 系统数据采集与数据驱动仿真方法用于自动驾驶功能的安全测试

    增长的自动驾驶功能的复杂性和重要性，导致了对在虚拟环境和模拟模型中覆盖开发、验证和验证的显著比例的需求。我们提出了一种系统获取公共交通数据的方法，通过异构手段转换为统一表示，并用它来自动参数化交通行为模型，以用于数据驱动的自动驾驶功能的虚拟验证。

    May, 2024

  • 基于仿真的带机器学习组件的自动驾驶车辆对抗测试生成

    本文针对包含机器学习组件的自动驾驶系统，提出了一个测试框架，利用测试用例生成和自动实现方法进行评估，并演示了如何使用覆盖数组等测试用例生成方法以及需求实现方法来自动识别问题情景，从而提高自动驾驶系统的可靠性。

    Apr, 2018

  • 通过强化学习进行交通流随机化的自主车辆决策与控制

    我们提出了一种方法，通过随机化基于规则的微观交通流的车辆跟随模型和变道模型的某些参数来随机化周围车辆的驾驶风格和行为，发现在高保真度微观交通流下训练的策略相比其他微观交通流下训练的模型具有更高的成功率和更好的计算奖励。

    Mar, 2024

  • 退出仿真：实现大规模强健和韧性自主车辆的道路

    利用模拟系统开发自动驾驶技术，以实现真实世界操作中的鲁棒性。

    Oct, 2022

  • 强化学习在车载系统中的统一自动控制

    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022