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:摘要随着经济的不断发展,我国在汽车经济上的收益也越来越多,道路上也不再只是公交车、自行车等交通工具,更多的都是私家车。与此同时,由于私家车越来越多,日前根据调查得知,我国的交通事故也不断的增加。为了防止由于交通事故引起的家庭的破损、财产的损失等一系列突发事件,在机动车的驾驶技能上需要驾驶人员不断的提高,在考取驾照时也需要更严格的考试和考量。需要每一个驾驶人员都能够遵循法律,更需要每一个驾驶人员都能够进行安全驾驶。