safety performance | BriefGPT

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基于编辑马尔可夫过程的感知失败场景生成加速方法
自动驾驶技术中一个关键的挑战是在地下停车场环境中测试和改进感知算法的安全性能，本研究提出了一种针对地下停车场环境加速生成感知失败场景的方法，通过学习背景车辆与自动驾驶车辆之间的相互作用，以增加关键信息密度，优化学习和生成感知失败场景，从而提
PDF5 days ago
基于密集强化学习的自动驾驶车辆适应性测试环境生成
通过融合多个替代模型并优化其组合系数以增强评估效率，我们开发了一种自适应测试环境，通过采用二次规划将优化问题表达为回归任务，并利用强化学习方法高效获取回归目标，实现了加速评估的效果验证。
PDF4 months ago
具备强化学习和演示的安全且通用的端到端自动驾驶系统
智能驾驶系统应能根据当前环境和车辆状况动态制定适当的驾驶策略，确保系统的安全可靠性。本文介绍了一种适用于复杂和各种场景的安全通用端到端自动驾驶系统（SGADS），该系统结合了变分推断与归一化流，使智能车辆能够准确预测未来的驾驶轨迹，并提出了
PDF5 months ago
自主车辆交叉路口导航的深度强化学习
研究该论文中，通过使用基于 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) 强化学习算法的低成本单一智能体方法，提出了有效解决自动驾驶车辆在复杂 T 字路口中的导航问题，并证明了该
PDF9 months ago
基于强化学习的自我改进安全驾驶性能与黑盒验证算法
提出了一种自我完善的人工智能系统，通过黑盒验证方法，增强基于强化学习的自主驾驶代理的安全性能。在发现自动驾驶失败情况后，RL 代理的训练通过迁移学习重新初始化，以改善先前不安全的情况的表现
PDF2 years ago