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:随着科技的飞速发展,机械设备在生产中的应用越来越广泛,设备的运行效率和稳定性对企业的生产效益具有重要意义。然而,机械设备在长时间运行过程中,会出现各种故障和磨损,导致生产中断或效率降低。因此,研究机械设备维修与管理策略,对于提高设备运行效率,降低维修成本,保障生产安全具有重要意义。