使用线控电动车开发、分析和评估自驾算法
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对可靠的车道保持算法问题，旨在开发和评估不同的车道跟踪程序，以确定最可靠的算法。研究表明，检测车道线并使用无监督学习进行分离的两种方法在各种驾驶场景中表现出高度的鲁棒性，适用于车与一切(V2X)项目的整合。
该论文提出了一种基于激光雷达和车联网技术的自动驾驶方法，通过融合激光雷达传感器和V2X通信数据来处理不完整的观测。采用深度强化学习算法训练驾驶代理，提高驾驶任务和场景之间的泛化能力。实验结果表明，该方法在混合自治交通下提高了安全性和效率，并在未见过的场景中具有泛化能力。V2X通信的集成为自动驾驶车辆提供了更准确、更全面的驾驶环境感知和更安全、更稳健的驾驶行为。
