简介:摘 要:随着社会的发展与技术进步,自动驾驶技术应运而生,被视为解决交通安全问题、提高交通效率的关键路径。本研究基于策略优化的视角,深入探讨了自动驾驶车辆在多变道路环境中的决策行为及其安全性能。研究采用深度强化学习算法,训练智能体在模拟环境中学习最优驾驶策略。首次在虚拟环境下集成了多传感器融合机制,实现360度无死角监测,从而精确感知周边车辆与行人动态。通过数值模拟与实车测试对比,验证了所提出的策略优化模型在城市交叉路口与高速公路环境中的实用性和高效性。研究数据包括超过500小时模拟驾驶数据,涉及300种不同交通场景,及20辆不同型号的自动驾驶车辆。研究结果显示,在采用本研究策略优化模型的自动驾驶车辆中,与传统方法相比,行车事故率平均降低了30%,反应时间平均减少了25%,显著提高了行车安全性和效率。本研究不仅在理论上构建了自动驾驶策略优化的分析框架,而且在实践中为自动驾驶系统的安全性和智能决策提供了科学依据与技术支持,对自动驾驶领域的发展具有重要的推动作用。
简介:摘要:智能驾驶辅助系统(ADAS)作为自动驾驶技术的关键组成部分,旨在通过对车辆周围环境的感知、分析和决策,协助驾驶员进行驾驶操作,提升驾驶安全性和便利性。随着传感器技术、人工智能、深度学习等领域的快速发展,ADAS在自动紧急制动、车道保持辅助、自适应巡航等方面取得了显著进展。然而,ADAS的开发与测试依然面临许多挑战,如复杂环境下的感知与决策、系统的安全性与鲁棒性验证等。因此,研究智能驾驶辅助系统的开发流程及其测试方法具有重要意义,不仅能够推动智能驾驶技术的进一步发展,还能够为提升道路交通安全提供有力保障。本论文将从系统开发、算法设计、仿真与实地测试等方面,探讨ADAS的开发与验证方法。
简介:摘要:全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测的关键技术进行研究具有现实意义。本文阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究热点,并具体针对图像获取及预处理、关键区域检测及定位、疲劳判定这三大步骤进行关键技术分析。
简介:摘要:随着我国经济社会持续快速发展,我国机动车总数目急剧增加,截至2016年底,我国机动车保有量达2. 9亿辆,在道路交通快速发展的同时,随之而来的是越来越严重的交通安全问题。相关研究表明,若驾驶员在交通事故发生前一秒得到警报或者反应提前一秒,那么90%的交通事故就可以避免,因此,疲劳驾驶检测技术对改善道路交通安全具有重大意义。