vehicle control | BriefGPT - AI 论文速递

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深度强化学习的多时间尺度控制和通信 - 第二部分：控制感知的无线资源分配
我们将多时间尺度控制和通信 (MTCC) 问题分解为基于深度强化学习 (DRL) 的车队控制 (PC) 子问题和基于 DRL 的无线资源分配 (RRA) 子问题，并提出了用于学习最优 PC 策略的 MTCC-PC 算法和用于学习 RRA 策
PDF7 months ago
DriveGPT4: 大型语言模型实现可解释的端到端自动驾驶
DriveGPT4 是一种可解释的端到端自动驾驶系统，利用大型语言模型，能够理解车辆行为、提供相应推理、回答用户的问题以增强交互，同时也能以端到端的方式预测车辆的低层控制信号，并且在多个任务中展现出优越的性能和通用性。
PDF9 months ago
利用状态和意图信息在路口进行多车轨迹预测
该研究使用神经网络进行交叉口多车辆轨迹预测和控制，通过车辆之间的信息传递实现对当前状态和预期方向的综合考虑，获得更加鲁棒的预测和控制效果。
PDFa year ago
一种安全的强化学习能源高效驾驶辅助系统
本研究提出了一种基于强化学习的驾驶辅助系统，利用指数控制屏障函数过滤不安全的动作，并利用 MPO 算法计算控制动作以最大化累计奖励。研究表明，该系统可以在训练和评估过程中有效避免碰撞，并提高司机辅助系统的燃油经济性。
PDF2 years ago
自主车辆控制的深度学习应用调查
这篇论文调查了应用深度学习方法控制汽车的研究进展和存在的挑战，研究重点在于车辆控制而非感知问题，涵盖计算、架构、目标、泛化、验证和安全方面的探讨，为智能交通系统相关的领域提供及时有效的信息。
PDF5 years ago