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高振海; 闫相同; 高菲; 孙天骏;
吉林大学;
汽车仿真与控制国家重点实验室;
长春130022;
自动驾驶; 决策算法; 深度强化学习; 深度确定性策略梯度;
机译:基于强化Q学习的汽车纵向自动驾驶决策方法
机译:使用跨学科方法减少驾驶员的行为不确定性:量化自我,自动驾驶汽车,物联网和人工智能的融合。
机译:通过无模型方法实现自动驾驶汽车纵向控制的有限时间稳定
机译:驾驶员仿真和自动驾驶汽车的认知决策
机译:新手驾驶员的汽车死亡率数据回顾:客观评级是否为毕业驾驶员执照计划提供了最佳实践方法?
机译:对交通选择(汽车)研究的推进理解:旧驾驶员决策援助的多中心研究的设计和方法
机译:自动驾驶员辅助系统的用户行为评估混合方法设计:汽车行业案例
机译:战术决策有助于使用自动驾驶汽车进行高带宽链接
机译:用于在自动驾驶操作期间监视汽车驾驶员的反应性的方法,包括提供踏板的致动过程满足的条件,踏板值以及根据条件确定驾驶员的反应性
机译:在例如汽车的有限能力自动驾驶系统中管理驾驶员注意力的方法卡车,涉及提供请求,其中每个请求的强制性与确定驾驶员是否执行监视控制相关
机译:用于自动控制汽车,特别是乘用车的方法,包括基于自动驾驶模式下的车辆驾驶员的输入来监视驾驶员的交通意识。
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