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提升混合交通的安全性:基于学习的建模与有效的自动驾驶和人工驾驶车辆控制
使用先进的人类驾驶车辆模型和高斯过程学习相结合的方法来预测人类驾驶车辆的行为,并利用该模型开发了一种增强型模型预测控制策略,以提高混合车辆编队的安全性和运行效率。
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3 months ago
超越模拟驾驶员:评估混合交通控制中实际车辆跟随的影响
人工驱动车辆导致交通拥堵,增加燃油消耗、碰撞风险和减少容量利用率。本研究通过分析真实世界中的人类驾驶轨迹,提取了在车跟随过程中的加速行为,并将这些行为与之前研究中的自动驾驶车辆结合起来,以减少拥堵并评估其安全性、效率和稳定性。此外,还引入了
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8 months ago
在自动驾驶系统中,通过整合驾驶异质性和长期轨迹预测来增强运动规划方法
自动驾驶系统在复杂驾驶环境中导航是困难的,该论文提出了一种增强的运动规划方法,利用周围人类驾驶车辆的驾驶行为和长期轨迹来改善自动驾驶系统的驾驶安全性。
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a year ago
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