connected autonomous vehicles | BriefGPT

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隐形反射：利用红外激光反射定位交通标识感知
使用无滤波图像传感器和红外激光反射的物理攻击方式，研究了对连通自动驾驶车辆的交通标志感知系统进行的攻击，在室内和移动车辆场景中分别实现了 100% 和超过 80.5% 的攻击成功率，并提出了基于红外激光反射物理特性的检测策略，能够检测 96
PDF6 months ago
CoBEVFusion：基于合作感知的激光雷达 - 相机鸟瞰融合
通过利用多传感器融合的方法，我们提出了一种名为 CoBEVFusion 的框架，将 LiDAR 和相机数据融合为鸟瞰图（BEV）表示，以改善协同感知在自动驾驶车辆中的安全性和可靠性。我们的 DWCA LiDAR-camera fusion
PDF9 months ago
基于智能、自监督基础设施的视频预测的互联自主车辆运动规划
通过利用智能基础设施中的自主监测交通指南（SSTA）框架，将交通视频预测改为预测未来的车辆流量，以帮助自动驾驶车辆（CAV）的运动规划。该设计在拥挤的城市环境下证明了其有效性。
PDF10 months ago
AAAI基于共享信息的连接自主车辆安全高效行为规划
本研究介绍了一种信息共享和安全多智能体强化学习框架，通过车辆间通信收集处理后的 LIDAR 和摄像头数据，在提高交通效率和安全方面取得优势，并在 CARLA 模拟器中得到验证。
PDFa year ago
路口信号灯处学习生态驾驶策略
本文提出一种基于强化学习的环保行车控制策略，通过对不同交通场景的模拟比较，在全自动驾驶交通方式下可将燃油消耗降低 18%, CO2 排放降低 25%，同时提高 20% 的车速，并且即使只有 25% 的自动驾驶汽车，也能带来至少 50% 的燃
PDF2 years ago
AAAI解释连接自主车辆中用于检测欺骗攻击的雷达功能
本文探讨自动驾驶汽车中的可解释机器学习（Explainable ML）在安全问题中的应用。特别是在高度移动和风险规避的平台上，如自动驾驶汽车中，存在着对训练机器学习攻击检测模型的传感器数据不确定性问题。因此，本文提出了一个可以解释传感器输入
PDF2 years ago
6G 与一切汽车通信 (V2X)：技术、挑战和机遇
本文介绍了一系列关键技术，包括新材料、算法和系统架构等，阐述了机器学习在第六代车辆通信网络中的最近进展，并讨论了这些技术的优势、挑战、成熟和增强领域，旨在实现智能化交通系统，推动未来研究。
PDF4 years ago