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基于安全强化学习的可证明交通规则遵守在开放海域中的应用
自动驾驶车辆必须遵守交通规则，为了解决使用基于优化的运动规划器解决的时间逻辑约束难题，我们提出了一种基于增强学习的可靠安全的方法来遵守交通规则，并以船只在开放海域中遵循《海上避碰规则公约》（COLREGS）为实际应用领域，我们引入了一种高效
PDF5 months ago
大规模语言模型政策适应在任何地方驾驶
利用 LLaDA 工具，我们通过适应新地点的交通规则，使人工驾驶员和自动驾驶车辆能够在任何地方行车。LLaDA 利用大型语言模型对当地的驾驶手册进行解释，从而实现零样本泛化能力，解决了自动驾驶中长期存在的问题，并在实际数据集上展示了适应自动
PDF5 months ago
自主驾驶决策中大型语言模型的评估
利用大型语言模型（LLM）在自动驾驶中的相关能力进行定量研究，评估了 LLM 在空间识别、空间感知决策和遵守交通规则方面的准确性，并开发了一个使用 LLM 驾驶车辆的系统来验证其可行性。
PDF7 months ago
发展安全可个性化的自动驾驶车辆的偏好学习方法
介绍了一种用于自动驾驶车辆的偏好学习方法，确保遵守交通规则。通过将描述交通规则的优先级顺序的信号时态逻辑（STL）公式纳入学习框架中，利用参数加权信号时态逻辑（PWSTL）将以成对比较为基础的安全保障偏好学习问题进行了形式化，并提出了一种解
PDF8 months ago
TPNet: 运动预测的轨迹提议网络
提出了一个新型的两阶段运动预测框架 ——Trajectory Proposal Network (TPNet)，即先通过生成候选的运动轨迹假设，再根据满足物理限制情况下的分类和细化来进行最终预测，从而实现了安全和多模态的预测，通过这种方法有
PDF4 years ago
MM导航规则派生：一种用于确定交通标志对道路网络影响的算法
本文介绍一种基于已检测和分类的交通标志解释的算法，用于构建带有交通规则的道路网络地图，以有助于商业导航系统的自动制图。我们的解决方案基于模拟沿着道路网络的导航，在每个感兴趣的点确定标志的可见性及其对道路的影响。我们在一个小的城市网络中测试了
PDF8 years ago