检索结果-内蒙古大学图书馆

智能科学与技术学报 2019年第4期1卷 379-391页

作者：张俊李灵犀林懿伦张天韵张科许沛东阮克羽沈聃武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系美国印第安纳波利斯IN 46202 中国科学院自动化研究所北京100190 普渡大学西拉法叶分校电气和计算机工程学院美国印第安纳波利斯IN 46202

首先提出了混合增强智能开放创新平台建设的总体目标以及面临的问题,提出了一种虚实系统互驱的平台架构方案。然后阐述了平台的基本形态,并详述了平台各层的模块机理和作用,以及涉及的关键技术,如人机交互技术、数据处理技术和数字虚拟... 详细信息

首先提出了混合增强智能开放创新平台建设的总体目标以及面临的问题,提出了一种虚实系统互驱的平台架构方案。然后阐述了平台的基本形态,并详述了平台各层的模块机理和作用,以及涉及的关键技术,如人机交互技术、数据处理技术和数字虚拟工业技术。最后设计了开放创新的保障和激励机制,并探讨了区块链技术在混合增强智能开放创新平台数据安全方面的应用。

关键词：混合增强智能开放创新平台虚实系统人机交互数字虚拟工业技术

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行人轨迹预测方法关键问题研究:现状及展望

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智能科学与技术学报 2023年第2期5卷 143-162页

作者：杜泉成王晓李灵犀宁焕生北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 安徽大学人工智能学院安徽合肥230601 青岛智能产业技术研究院山东青岛266109 美国印第安纳大学−普渡大学印第安纳波利斯联合分校电子与计算机工程系美国印第安纳州IN 46204

行人轨迹预测旨在利用观察到的人类历史轨迹和周围环境信息来预测目标行人未来的位置信息,该研究具有重要的应用价值,可以降低自动驾驶车辆在社会交互下的碰撞风险。然而,传统的模型驱动的行人轨迹预测方法难以在复杂高动态的场景下对... 详细信息

行人轨迹预测旨在利用观察到的人类历史轨迹和周围环境信息来预测目标行人未来的位置信息,该研究具有重要的应用价值,可以降低自动驾驶车辆在社会交互下的碰撞风险。然而,传统的模型驱动的行人轨迹预测方法难以在复杂高动态的场景下对行人进行轨迹预测。相比之下,数据驱动的行人轨迹预测方法依靠大规模数据集平台,可以更好地捕捉和建模更复杂的行人交互关系,进而取得较精准的行人轨迹预测效果,成为自动驾驶、机器人导航和视频监控等领域的研究热点。为了宏观把握行人轨迹预测方法的研究现状及关键问题,以行人轨迹预测技术和方法分类为切入点,首先,详述行人轨迹预测已有方法的研究进展并归纳了目前存在的关键问题与挑战;其次,根据行人轨迹预测模型的建模差异,将现有方法分为模型驱动和数据驱动的行人轨迹预测方法,同时总结了不同方法的优缺点及适用场景;然后,对行人轨迹预测任务中使用的主流数据集进行了归纳总结,并对比了不同算法的性能指标;最后,针对行人轨迹预测的未来发展方向进行了展望。

关键词：行人轨迹预测数据驱动社会交互自动驾驶

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基于深度强化学习PPO的车辆智能控制方法

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计算机工程 2024年

作者：叶宝林王欣李灵犀吴维敏浙江理工大学信息科学与工程学院嘉兴大学信息科学与工程学院印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系浙江大学智能系统与控制研究所

为了提高高速公路上混合环境下车辆的行驶效率、减少交通事故的发生，提出了一种基于近端策略优化（PPO）的车辆智能控制方法。首先，构建了一个融合深度强化学习和传统PID控制的分层控制框架，上层深度强化学习智能体负责确定控制策略... 详细信息

为了提高高速公路上混合环境下车辆的行驶效率、减少交通事故的发生，提出了一种基于近端策略优化（PPO）的车辆智能控制方法。首先，构建了一个融合深度强化学习和传统PID控制的分层控制框架，上层深度强化学习智能体负责确定控制策略，下层PID控制器负责执行控制策略。其次，为了提升车辆的行驶效率，通过定义优势距离对观测到的环境状态矩阵进行数据筛选，帮助自主车辆（Ego-car）选择具有更长优势距离的车道进行变道。为了加快深度强化模型的收敛速度，基于定义的优势距离提出了一种新的状态采集方法以减少数据处理量。另外，为了兼顾车辆的安全性、行驶效率和稳定性，设计了一个多目标奖励函数。最后，在基于Gym搭建的车辆强化学习任务仿真环境Highway＿env中开展了仿真测试，对所提方法在不同目标速度下的表现进行了分析和讨论。仿真测试结果表明，相比于深度Q 网络（DQN）方法，所提方法具有更快的收敛速度，且在两种不同目标速度下均能让车辆安全平稳地完成驾驶任务。

关键词：近端策略优化车辆控制分层控制框架多目标奖励函数

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基于改进遗传算法与支持度的模糊系统优化建模方法

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智能科学与技术学报 2020年第2期2卷 179-185页

作者：杜宏庆陈德旺黄允浒朱凤华李灵犀福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福建福州350108 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系美国印第安纳波利斯46202

模糊系统是一种可解释性强的人工智能方法,经典Wang-Mendel(WM)方法因能从数据中自动获取模糊规则,而成为一种重要的智能建模方法。但是该方法存在规则数目较多、精度不高等不足,且目前的改进方法普遍存在计算复杂、效率低等问题。为此... 详细信息

模糊系统是一种可解释性强的人工智能方法,经典Wang-Mendel(WM)方法因能从数据中自动获取模糊规则,而成为一种重要的智能建模方法。但是该方法存在规则数目较多、精度不高等不足,且目前的改进方法普遍存在计算复杂、效率低等问题。为此,提出一种改进遗传算法与基于支持度的规则约简相结合的模糊系统优化建模新方法——遗传模糊系统(GFS),通过优化模糊系统的结构及隶属函数参数,由目标函数的不同组合构成GFS1、GFS2与GFS3这3种模型的具体实现算法。在标准及加噪的电能输出数据集上进行模糊建模试验,其结果表明:GFSi(i=1,2,3)模型预测精度高于WM方法且规则数更少;其抗噪能力显著优于径向基函数神经网络、反向传播神经网络;GFS3的适应度函数评估效果最佳,因此其性能最优。提出的方法在充分发挥模糊系统可解释性、鲁棒性强优势的同时保障了预测精度,是一种很有潜力的人工智能算法。

关键词：模糊系统改进遗传算法规则约简可解释性鲁棒性

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基于社会媒体数据增强的交通态势感知研究及进展

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智能科学与技术学报 2022年第1期4卷 1-13页

作者：陈苑文王晓李灵犀王飞跃厦门大学航空航天学院自动化系福建厦门361100 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院平行智能创新中心山东青岛266114 美国印第安纳大学−普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系美国印第安纳州IN 46204

交通态势感知是智能交通系统的重要研究方向。已有研究大多关注如何使用物理传感器感知当下交通态势并预测未来交通状况。然而,物理传感器性能易因天气影响、电磁干扰、能源限制等问题出现不稳定或失效情况,导致其采集的数据稀疏或缺失... 详细信息

交通态势感知是智能交通系统的重要研究方向。已有研究大多关注如何使用物理传感器感知当下交通态势并预测未来交通状况。然而,物理传感器性能易因天气影响、电磁干扰、能源限制等问题出现不稳定或失效情况,导致其采集的数据稀疏或缺失,使其对交通态势感知滞后且不准确。社会媒体数据为及时感知完善的交通态势信息提供了新的增强方式。面向当下异常交通情况频发的城市交通管控现状,社会传感与物理传感数据互为补充,可进一步满足城市交通高效管理需求。基于此,对基于社会媒体数据的交通事件检测和交通状况预测工作展开分析研究,探讨社会媒体数据增强的交通态势感知研究工作如何为交通管理部门提供决策支持,以合理规划、引导交通,缓解交通拥堵,最后提出社会媒体数据增强的交通态势感知还需进一步探索的方向。

关键词：交通态势感知智能交通系统社会感知交通事件检测交通状况预测

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基于THPNs的道路交叉口建模、分析与仿真(英文)

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汽车安全与节能学报 2016年第1期7卷 25-34页

作者： Omar YAQUB 王建强李灵犀普渡大学工程技术学院电子与计算机工程系印第安纳大学与普渡大学印第安纳波里斯联合分校美国印第安纳州46202 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室中国北京100084

为了减少交通拥堵,提高行车安全,本文提出了一种基于时延混合型Petri网(THPNs)的有交通信号灯的交叉路口建模方法。所建立的模型,可以全面模拟车辆在一定相位下通过带有交通信号灯的四车道交叉路口时的机动性。模型的连续节点被用于表... 详细信息

为了减少交通拥堵,提高行车安全,本文提出了一种基于时延混合型Petri网(THPNs)的有交通信号灯的交叉路口建模方法。所建立的模型,可以全面模拟车辆在一定相位下通过带有交通信号灯的四车道交叉路口时的机动性。模型的连续节点被用于表示交通流和交通路口的等待车辆队列,模型的离散节点用来表示离散事件。模型考虑了交叉路口不同交通信号相位差异造成的时间延迟,使得模型适用于实际路况的分析和仿真。模型的仿真结果显示该建模方法对研究交叉路口处的交通流模式具有重要作用,对改善交通环境具有潜在价值。

关键词：交通拥堵行车安全交叉路口车辆机动性时延混合Petri网

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游戏智能中的AI——从多角色博弈到平行博弈

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智能科学与技术学报 2020年第3期2卷 205-213页

作者：沈宇韩金朋李灵犀王飞跃中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 西安交通大学软件学院陕西西安710049 印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校电子与计算机工程系美国印第安纳波利斯IN46202 青岛智能产业技术研究院山东青岛266109

总结了国内外人工智能技术在游戏领域的研究进展,分析了游戏领域的研究进步对于现实社会的意义。针对强化学习中免模型方法存在的仿真与真实的鸿沟、基于模型的方法缺乏通用性的问题,提出平行博弈的思想和方法,介绍了平行博弈在解决现... 详细信息

总结了国内外人工智能技术在游戏领域的研究进展,分析了游戏领域的研究进步对于现实社会的意义。针对强化学习中免模型方法存在的仿真与真实的鸿沟、基于模型的方法缺乏通用性的问题,提出平行博弈的思想和方法,介绍了平行博弈在解决现有单角色博弈和多角色博弈问题上的先进之处。认为虚实结合的平行博弈方法将成为迈向通用人工智能的奠基石。

关键词：游戏智能多角色博弈平行博弈深度强化学习人工智能

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