列车自动驾驶（Automatic Train Operation,ATO）系统是铁路智能化发展和城市轨道交通列车自动运行控制极为关键的一部分。车载ATO系统......

人工智能在机器人控制中得到广泛应用，机器人控制算法也逐渐从模型驱动转变为数据驱动。深度强化学习算法可在复杂环境中感知并决策......

近年来,为了解决日益突出的能源和环境问题,风-火互补发电系统、光-水互补发电系统等多能互补发电系统得到快速发展。然而,由于可......

无人驾驶是智能交通系统的核心部分之一,其主要是沿着道路进行纵向行驶。无人驾驶车辆编队的控制任务是设计能使无人车在纵向编队......

为求解弹道导弹突防诱饵最佳分布空域,对导弹突防过程进行建模,建立导弹与诱饵运动模型、拦截器导引头识别模型以及突防效果评价模......

自动驾驶技术在汽车领域一直都是未来的一个重要发展方向,并且随着人工智能技术的高速发展,使无人驾驶的实现更近了一步。目前,无......

交通工具智能化是社会发展和科技发展的必然趋势,智能驾驶车辆的研究和普及能够极大地缓解因传统机动车辆数量急剧上升带来的一系......

云制造是一种基于云计算、物联网以及大数据等新兴技术发展起来的面向服务的制造模式。它集成了分布式的制造资源并进行集中管理,......

[目的]作为船舶航行安全的核心问题,若船舶避碰完全依赖船长的个人状态和判断将存在一定的安全隐患.为了统筹关键水域上所有船舶(......

随着人工智能技术的发展,越来越多的智能应用正在潜移默化的改变我们的生活。无人驾驶车辆是未来交通的发展方向,决策控制问题则是......

随着汽车技术的发展,现代社会的交通安全、环境污染等问题日益严重。在此背景下,智能汽车成为热门发展方向,其中无人车控制对车辆......

由于车辆数目的快速增长,边缘缓存的技术获得了广泛关注。车辆和路侧单元作为网络边缘节点,为其他节点提供数据存储、计算和低延迟......

当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,......

为提高光储微电网系统中的能量管理效率及光电的就地消纳能力,文章以家庭光储微电网系统为研究对象,使用真实的气象数据和分时电价......

在网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)环境下,保证用户服务功能链(Service Function Chain,SFC)服务质量的同时......

在传统的粒子群优化算法(PSO)中,所有粒子都遵循最初设定的一些参数进行自我探索,这种方案容易导致过早成熟,且易被困于局部最优点......

端到端的驾驶决策是无人驾驶领域的研究热点.本文基于DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的深度强化学习算法对连续型动作......

针对非结构化自然环境使基于深度强化学习的采摘轨迹规划训练效率低的问题,提出了基于分步迁移策略的深度确定性策略梯度算法(DDPG......

搜索环境的复杂化使得多智能体在搜索过程中存在搜索效率低以及搜索重复等诸多问题,而移动多智能体系统相对灵活,能充分体现人类社......

无人驾驶技术一直以来都是学者研究的重要方向,近些年人工智能产业、高精度雷达技术的高速发展以及5G技术的商用等都对自动驾驶技......

近年来,深度学习不仅促进图像检测、语音识别和自然语言处理等领域的发展,而且使得强化学习领域的研究成果取得新突破。深度强化学......

传统的机械臂控制方法建立在基于任务的精确数学模型之上,缺少自适应性,当环境或任务发生变化时,控制效果大打折扣甚至失控。近年......

自动驾驶技术一直在人工智能领域中扮演着重要角色,是汽车行业未来的发展方向,无人车控制策略研究是自动驾驶技术突破面对的核心问......