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EditFollower：可调节的车跟随模型用于可定制的自适应巡航控制系统
我们提出了可编辑行为生成（EBG）模型，这是一种数据驱动的车辆跟随模型，允许调整驾驶不礼貌水平，该模型整合了多种礼貌计算方法，通过 LSTM 和 Transformer 架构提供了全面的方法来捕捉细微的驾驶动力学。该模型是第一个可以动态调整
PDF13 days ago
神经网络控制系统的运行时监控与故障检测
通过应用深度学习方法，本研究论文考虑在干扰和测量噪声的存在下增强神经网络控制的非线性系统的运行时安全性。设计了一个稳健稳定的区间观测器，用于为神经网络、非线性函数和系统状态生成确切的下界和上界。所获得的区间用于实时监控系统安全性并检测系统输
PDF3 months ago
基于深度集成的自适应巡航控制的感知不确定性自动驾驶
我们在这篇论文中开发了一个基于深度神经网络的集成回归器，用于自适应巡航控制中估计与前车的车头距离，并通过概率安全约束来实现跟踪速度和保持安全跟车距离的目标。
PDF3 months ago
基于全面运营成本回报的深度强化学习自主卡车战术决策
我们发展了一个深度强化学习框架，专门用于自动卡车的战术决策，尤其是自适应巡航控制和高速公路上的车道变换动作。
PDF4 months ago
RACER: 理性人工智能车辆跟随模型增强现实
RACER 是一种基于深度学习的创新型汽车跟驰模型，它满足导数约束条件，旨在预测自适应巡航控制（ACC）的驾驶行为，同时保持理论可行性。与传统模型不同，RACER 有效地整合了实际驾驶的理性驾驶约束，从而实现了惊人准确和逼真的预测。与 Op
PDF7 months ago
基于物理启发的神经网络对自适应巡航控制系统参数学习
该研究论文提出并开发了一种物理启发的神经网络（PiNN），用于学习汽车工业中商业实现的自适应巡航控制（ACC）系统的参数。
PDF10 months ago
基于深度学习的自适应巡航控制的实验安全性分析：上下文感知攻击
该研究评估了基于深度神经网络的自适应巡航控制系统在感知攻击下的安全性，通过注入摄像头数据扰动以引发前方碰撞，提出了一种基于知识和数据的结合方法，设计了一种上下文感知策略来选择攻击触发的最关键时间，并提出了一种实时自适应生成图像扰动的优化方法
PDFa year ago
基于 LSTM 的 ACC 应用过程中的车道变换前车行为预测
提出了基于 Long Short-Term Memory 的 Adaptive Cruise Control 系统，在仿真驾驶环境中表现出比基于 ANN 和 MPC 模型更为准确的预测效果，可学习适应不同的驾驶状况。
PDFa year ago
一种合作自适应巡航控制系统中的驾驶员变道预测新模型
本文利用 HighD 数据集构建 LSTM 模型，通过 ACC 和 CACC 两种与周围车辆交互的情景，探究车辆位置、速度和加速度等信息对车道变更预测准确率的影响，提高车道变更预测准确率至 59.15% - 92.43%。
PDFa year ago
AAAI神经网络控制系统可达性分析
该论文提出了一种基于 Lipschitzian 优化的 NNCS 验证框架，通过证明闭环 NNCS 的 Lipschitz 连续性并消除循环来实现，相比最先进的验证方法，DeepNNC 在各种 NNC 的效率和准确性方面表现更加优秀，并通过
PDFa year ago
ICML安全感知的智能自适应巡航控制在自动驾驶车辆中的应用：基于深度强化学习
SAINT-ACC 是一种利用深度强化学习来动态调整车距的自适应巡航控制系统，同时优化交通效率、行驶安全和驾驶舒适性，具有较高的性能和可行性。
PDF3 years ago
基于控制束函数的二次规划安全关键系统
本文在实时基于优化的控制器的背景下，发展了一种方法论，将以控制层李雅普诺夫函数表达的性能目标与以控制屏障函数表示的安全条件相结合，并在二次规划的框架下演示了自适应巡航控制和车道保持这两个汽车控制问题的安全和性能的调节。
PDF8 years ago
WWW增强型智能驾驶模型用于评估驾驶策略对交通容量的影响
使用新的汽车跟随模型模拟自适应巡航控制的车辆对交通流的影响，发现不同的自适应巡航控制策略会显著地改变交通的最大容量和动态瓶颈容量。
PDF15 years ago