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jajahhauqba
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yissluckyg

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中国上海,2019年6月27日——在第二届中国自动驾驶测试验证技术创新论坛中来自吉林大学计算机学院教授,博士生导师王健老师参与了本届论坛并发表了精彩演讲。论坛中王健老师先从场景定义、构成及关键特征为嘉宾详细阐述了自动驾驶场景,场景研究是智能驾驶技术与产品开发的关键技术,场景库作为整个测试中的一个重要环节,场景库作为整个测试环节中的输入,给到我们测试中的评价,对于场景的一个位置判断。行驶环境是无限丰富、极其复杂、不可预测、不可穷尽的,场景的构成就是把复杂的行驶环境分成静态特征和动态特征两个大的部分,静态特征包括道路场地、交通及设施,动态特征包括交通、气象等。提取静态特征,再加上虚拟算法生成动态特征,两者合二为一就是场景的基本构成。场景是无限世界的有限映射,不管是静态特征还是动态特征的有限映射,然后进行一个覆盖度的衡量,对危险场景的覆盖度和测试的准确度。这两个是通过自动生成之后正向推理出来的两个结果。场景库的生成就是把无限丰富、极其复杂的行驶环境通过有限映射、充分覆盖,最后生成场景库。具体步骤为:首先对行驶环境的一个录捕,通过映射到网络上,去通过学习真实的场景特征,衍化出一个新的场景出来,提取它们中需要存储的场景库指标,最终抽象成驾驶情景和行驶场合。场景对自动驾驶影响的三大关键要素为行驶场合、环境影响、驾驶情景。行驶场合如高速公路、乡村道路、城市道路等,这些要素变化力度不是很大,选取过后一般不会改变;环境影响如道路、交通、行人、天气等,这些是最复杂的情形。环境影响的关键是环境传感感知,激光雷达和毫米波雷达、相机、定位系统、V2X通信设备,我们要了解哪些因数对传感器的影响,并在场景库中存储这些条件。驾驶情景:驾驶情景是场景的重要外部因素,驾驶情景分为以下三种:1、车辆的驾驶任务如:换道、超车、掉头、转弯等;2、车辆的驾驶速度如:加速、减速等;3、车辆的驾驶模式是保守、激进还是正常。最后王健老师为嘉宾展示了实验室模拟场景构建和场景库如何与测试工具做结合。通过实践测试案例和测试数据为嘉宾详细展示了L3的自动驾驶测试,给造车企业重大启发,为早日实现自动驾驶奠定基础。演讲嘉宾个人简介:王健,吉林大学计算机学院教授,博士生导师,中国汽车工程研究院特聘高级专家,启明信息技术股份有限公司特聘高级专家。先后在加拿大大不列颠哥伦比亚大学、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所、韩国汉阳大学从事博士生、博士后、访问学者等研究工作。主要研究领域为智能网联汽车的通信协议、MEC应用、模拟仿真与测试等。现任国际平行驾驶联盟秘书长,中国自动化学会平行智能专业委员会常务委员,中国智能交通产业联盟通信委员,中国Auto-E联盟委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会青年委员,InternationalJournal of Vehicular Telematics and Infotainment Systems编委,曾任29thIEEE Intelligent Vehicles Symposium出版委员会联合主席,IEEEVTC、CV2N、VTHWN、SAE 2017 ICVS、IWCMC 2017等国际会议技术委员会委员。近几年来作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金面上、青年项目、国际合作交流、中国博士后基金特等资助、教育部博士点基金、吉林省发展计划重点项目、吉林省国际合作项目、吉林省青年基金等纵向项目10 余项,获高等教育国家级教学成果二等奖1次、吉林省科学技术进步奖一等奖1 次,吉林省教学成果一等奖1次,中国商业联合会全国商业科技进步奖二等奖2 次,以第1责任作者在IEEETransaction on ITS, IEEE Transaction on IV,ScientificReports, Computer Networks, Computer Communications等国际SCI检索期刊发表论文42篇,授权发明专利7项,软件著作权4项,出版中英文专著各1部。主办方:上海锁雅汽车科技有限公司是一家从事汽车技术领域的技术开发,技术转让,技术咨询展览展示服务,会务服务等多业务发展的技术咨询类公司。公司为国内外领军企业(主要为世界500强企业)的高级决策人提供行业资讯、商业创新发展解决方案、市场调研、商务合作和人脉拓展平台、个人职业发展以及投融资等咨询服务。“中国自动驾驶测试验证技术创新论坛2019 (CADT2019)”

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WeiXin呵呵呵

1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》

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做梦的燕子

沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生,2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生,研究方向为跨文化交际,师从上外跨文化中心主任顾力行教授(Steve J. Kulich)和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书,6月获得国家留学基金委员会公派奖学金,将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习,专业为国际文化与交流,研究方向为视觉文化,师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。

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好意萊傳媒

【引言】

随着物联网在交通系统中日益普及,为了打造交通系统中更安全、更快、更智能的车辆,车载通信网络和自动驾驶技术是构建未来一代、功能强大的智能交通系统的基石技术。基于物联网的交通系统可以为自动化网联 汽车 提供大规模设备连接和传感器连接。通过使用物联网技术,网联自动驾驶车辆的数量将显著提高。随着网联自动驾驶 汽车 数量的增长,亟待提出新的技术方法并重新思考下一代 汽车 网络的设计,尤其是自动化网联 汽车 。因此,有必要研究新的理论、架构和技术,利用物联网提供的能力,形成更高效、更智能的交通系统。本期特刊旨在为学术界和工业界的研究人员、开发人员和从业人员提供一个平台,传播最新的成果,并推动物联网在自动化网联 汽车 技术方面的应用。

【征集主题包括但不限于】

【重要时间节点】

【投稿须知】

所有IEEE Internet of Things Journal 的原稿或修订本必须通过IEEE稿件中心(http://mc.tcentral.com/iot)以电子方式提交。作者指南和提交信息可以在找到。IEEE Internet of Things Journal鼓励作者在投稿过程中推荐潜在的审稿人,这可能有助于加快审稿速度(请只推荐那些不存在利益冲突的审稿人)。提交稿件时注意必须按适当的关键字分类。

【客座编辑】

曹东璞博士,滑铁卢大学,

李力博士,清华大学,

Clara Marina博士,保时捷,

陈龙博士,中山大学,

邢阳博士,克兰菲尔德大学,

庄卫华教授,滑铁卢大学,

IEEE Internet of Things Journal (Impact Factor 5.86)

Special Issue on

Internet of Things for Connected Automated Driving

Internet-of-things (IoT) is becoming increasingly prevalent in the transportation systems. The traffic system depends on safer, faster, and more intelligent vehicles. The vehicular communication networks (vehicle-to-everything, V2X) and the automated driving technique are two of the cornerstone technologies enabling the construction of future-generation highly functional and intelligent transportation system. The IoT-based transportation system can provide enormous connections of devices and sensors for the networked automated vehicles. The capacity of connected automated vehicles is expected to be dramatically enhanced by employing the IoT techniques. This calls for novel approaches and rethinking of the design of next-generation vehicular networks, particularly for the automated vehicles. Therefore, it is essential to pursue research on new theories, architectures, and techniques to exploit the capability that is delivered by IoT for forming more efficient and intelligent transportation system. This special issue aims to create a platform for researchers, developers and practitioners from both academia and industry to disseminate the state-of-the-art results and to advance the applications of IoT for connected automated driving technology.

Topics of interests include (but are not limited to) the following:

➢Innovative IoT techniques to connect automated vehicles

➢ V2X communication

➢ IoT-based solutions for connected vehicles

➢ Vehicular IoT Infrastructure

➢ IoT-based sensing and recognition

➢ Testing and verification of connected automated vehicles

➢ IoT-based navigation and localization systems

➢ AI and deep learning approaches for IoT-enabled connected automated vehicles

➢ Cyber-physical-social systems based parallel driving

Submissions

All original manuscripts or revisions to the IEEE IoT Journal must be submitted electronically through IEEE Manuscript Central, http://mc.manuscriptcentral.com/iot. Author guidelines and submission information can be found at http://iot.ieee.org/journal. The IEEE IoT Journal encourages authors to suggest potential reviewers as part of the submission process, which might help to expedite the review of the manuscript. Please suggest only those without conflict of interest. Each submission must be classified by appropriate keywords.

Guest Editors

Dr. Dongpu Cao, University of Waterloo, Canada,

Dr. Li Li, Tsinghua University, China,

Dr. Clara Marina, Porsche Engineering, Germany,

Dr. Long Chen, Sun Yet-sen University, China,

Dr. Yang Xing, Cranfield University, UK,

Dr. Weihua Zhuang, University of Waterloo, Canada,

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