Mar, 2024

生成模型与联网自动驾驶车辆：探索交通与人工智能的交集调查

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TL;DR本研究探讨生成模型和连接自动驾驶车辆（CAV）两个开创性力量对技术和交通的历史和影响。通过关注生成模型在 CAV 背景下的应用，本研究旨在揭示这种整合如何提高自动驾驶车辆中的预测建模、模拟准确性和决策过程。本论文讨论了在交通运输中将生成模型和 CAV 技术整合的好处和挑战，旨在突出已取得的进展、尚存的障碍以及安全和创新方面的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 智能车辆系统中集成生成人工智能

    本文旨在为研究人员和实践者提供综合指南，介绍生成式人工智能和基础模型在智能汽车背景下的现状、潜在应用和未来研究方向，讨论其在语音、音频、视觉和多模态交互等领域的应用和与伦理相关的挑战和风险，以及关键未来研究领域，包括领域适应性、对齐、多模态集成等，以解锁生成式人工智能的全部潜力，塑造智能车辆未来。

    May, 2023

  • 智能交通系统中生成式人工智能综述

    智能交通系统中的生成人工智能技术在处理不同类型任务的关键问题方面发挥了至关重要的作用，包括交通感知、交通预测、交通仿真和交通决策，并总结了在将生成人工智能应用于智能交通系统时面临的挑战和基于不同应用场景的未来研究方向。

    Dec, 2023

  • 保障互联和自动驾驶汽车的安全：对抗机器学习所带来问题和解决之道

    本文阐述了在未来智能交通系统中，机器学习在自动驾驶汽车（CAV）中的应用所带来的各种挑战和潜在的安全问题，特别关注于对 CAV 的敌对性机器学习攻击，并提出了在多种情况下防御对抗攻击的解决方案。

    May, 2019

  • 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

  • 利用生成式 AI 模拟自主驾驶在车辆混合现实元宇宙中的应用

    本研究提出一种自动驾驶架构，利用生成式人工智能在模拟中合成无限的特定条件交通和驾驶数据以提高驾驶安全性和交通效率，并通过多任务增强式拍卖机制为道路侧单元提供精细的资源激励。

    Feb, 2023

  • 自动驾驶车辆安全性：基于模型与基于人工智能两种方法的调查

    本文调查研究自动驾驶汽车的安全性保障问题，重点关注控制架构、风险评估与管理策略、基于人工智能和基于模型的方法的研究，并探讨了安全保障技术和安全框架的标准化 / 概括方法。

    May, 2023

  • 利用生成智能技术为智慧城市数字孪生加强：关于数据、场景、三维城市模型和城市设计自主生成的调查

    通过集成先进的信息、通信和计算技术对现代城市进行数字化转型，标志着数据驱动的智能城市应用迈入了一个新时代，以实现高效和可持续的城市管理。本综述旨在探讨生成式人工智能技术与城市数字孪生的创新整合，以解决智慧城市领域中的挑战，如交通与流动性管理、能源系统运营、建筑和基础设施管理以及城市设计。综述从介绍热门生成式人工智能模型及其应用领域开始，然后系统回顾现有的利用生成式人工智能技术自治能力促进城市监测和预测分析的城市科学应用，包括数据增强、合成数据和场景生成、自动化 3D 城市建模以及生成式城市设计和优化。在回顾的基础上，本综述讨论了将生成式人工智能模型融入下一代城市数字孪生中以实现更可靠、可扩展和自动化管理智慧城市的潜在机会和技术策略。

    May, 2024

  • 基于数据驱动的交通仿真：综述

    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

  • 互联汽车网络安全的高级分析

    本论文提出了一种完全有效的基于机器学习的方法，用于保护连接车辆免受网络攻击，并针对使用配置规则提取相关信息的不同车辆接口（网络、CAN 和操作系统）进行监测，通过训练出的生成模型检测异常，以探测并诊断出其他现有方法无法发现的异常情况。

    Nov, 2017

  • 物联网车联网中混合专家模型与多模态生成 AI 的集成：综述

    通过集成 Moe 和 GAI 实现 IoV 中的人工通用智能，以实现 IoV 的全面自主性，减少人类监督，并适用于广泛的机动性场景，包括环境监测、交通管理和自动驾驶。

    Apr, 2024