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研究人员提出了一种用于自动驾驶车辆通信的人工智能方法
2023年09月01日 由 daydream 发表
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自动驾驶车辆（AV）将需要针对行驶条件进行更新。过去的研究设想通过集中、毫米波无线电波束，道路基础设施向AV传达这些更新。然而，依然存在挑战，例如准确确定快速移动的AV的位置，以便用波束跟踪它，并在短时间内形成最佳波束，可靠地以高速率和低延迟传输数据。
为了帮助解决这两个挑战，美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究人员分析了这些道路基础设施研究，并开发了一种使用“强化学习”的方法，这是一种人工智能形式，通过对系统的预期性能给予奖励。这种方法在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的论文《5G V2X（车辆对一切）网络中基于深度强化学习的波束跟踪和数据传输》中进行了描述。
该方法的强化学习帮助道路基础设施根据AV的下行链路优化快速移动AV位置的预测。它还帮助道路基础设施形成和调整最佳波束模式，以向AV传输数据。
该方法基于NIST研究人员使用强化学习框架，将影响车辆对基础设施通信性能的参数映射为状态、动作和奖励的形式。他们还发现通过修订该框架可以提高波束跟踪精度和波束优化。
NIST研究人员使用模拟评估了该方法。结果显示，该方法在跟踪精度、数据传输速率和时间效率方面表现良好。模拟还显示，所选框架优于考虑的其他框架。
文章来源：https://techxplore.com/news/2023-08-ai-method-automated-vehicle-communications.html
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