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《Automotive
Innovation》是中国汽车工程学会主办，与施普林格联合出版并全球发行、反映汽车工程高学术水平和技术进展的国际性期刊。 本期《Automotive Innovation》通讯，内容包括两个方面： 1. 好文推荐：《Automotive Innovation》智能驾驶相关的3篇文章 2. China SAE近期动态： · Automotive Innovation 2022年度优秀论文奖公布 · SMC 2023将于11月15-16日在上海召开 · 2023中国大学生方程式汽车大赛收官 |
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利用先验混合策略纳什均衡的贝叶斯方法进行车辆意向预测 论文作者：Giovanni Lucente, Reza Dariani, Julian Schindler, Michael Ortgiese |
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| 未来几年，车辆自动化领域的先进技术将带来混合交通环境，智能网联汽车必须与人类驾驶的车辆进行互动。在这种情况下，有必要建立意向预测模型，以预测未来几秒内交通场景将如何随着车辆的物理状态、可能的机动性以及交通参与者之间的互动而演变。本文提出了一种贝叶斯车辆意图预测方法，利用混合策略纳什均衡（MSNE）形式的博弈论框架作为先验估计，对交通参与者之间的相互影响进行建模。然后根据库尔贝克-莱伯勒分歧计算可能性。博弈被模拟为具有个人偏好的静态非零和多矩阵博弈，这是一种众所周知的战略博弈。为这些博弈寻找 MSNE 属于 PPAD /cap PLS 复杂性类别，具有多项式时间的可操作性。该方法在长期范围（10s）内的模拟中显示出良好的结果，其计算复杂度允许在线应用。 | |||
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关键词：车辆意图预测，轨迹预测，贝叶斯方法，混合策略，纳什均衡 本文是德国宇航中心开展的研究，引用词条如下： Lucente, G., Dariani, R., Schindler, J. et al. A Bayesian Approach with Prior Mixed Strategy Nash Equilibrium for Vehicle Intention Prediction. Automot. Innov. 6, 425–437 (2023) |
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高速公路不确定驾驶环境中基于深度强化学习的自动驾驶汽车决策策略 论文作者：Huifan Deng, Youqun Zhao, Qiuwei Wang, Anh-Tu Nguyen |
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| 多车道高速公路上的不确定环境，如周围车辆的随机变道操纵，是实现高速公路安全自动驾驶的一大挑战。为了提高驾驶安全性，本文提出了一种具有综合风险评估功能的启发式强化学习决策框架。首先，该框架包括一个用于预测周围车辆轨迹的长短期记忆模型和一个用于估计可能的驾驶风险的未来综合风险评估模型。其次，引入了启发式衰减状态熵深度强化学习算法，以解决强化学习的探索和利用两难问题。最后，该框架还包括一个基于规则的车辆决策模型，用于解决与周围车辆的交互决策问题。所提出的框架在低密度和高密度交通场景中都得到了验证。结果表明，与常见的双深度 Q 网络对决方法和基于规则的方法相比，交通效率和车辆安全性都得到了提高。 | |||
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关键词：自动驾驶、决策、不确定驾驶环境、强化学习、多车道交通、综合风险评估 本文是南京航空航天大学赵又群教授团队研究成果，引用词条如下： Deng, H., Zhao, Y., Wang, Q. et al. Deep Reinforcement Learning Based Decision-Making Strategy of Autonomous Vehicle in Highway Uncertain Driving Environments. Automot. Innov. 6, 438–452 (2023) |
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高速公路自动驾驶的匝道并线：
深度强化学习中新安全指标的应用 论文作者：Guofa Li, Weiyan Zhou, Shen Li, Xingda Qu |
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| 本文提出了一种基于深度强化学习的改进决策方法，以解决高速公路自动驾驶中匝道并线的难题。该方法引入了一种新的安全指标--并线时间差（TDTM），与经典的碰撞时间（TTC）指标结合使用，用于评估驾驶安全性，帮助并线车辆找到合适的车流间隙，从而提高驾驶安全性。使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法对自动驾驶代理进行训练。在策略探索阶段，采用行动屏蔽机制来防止不安全的行动。所提出的 DDPG + TDTM + TTC 解决方案在 SUMO 中不同行驶速度的匝道并线场景中进行了测试，成功率达到 99.96%，且不会对主干道上的交通效率产生显著影响。结果表明，与 DDPG + TTC 和 DDPG 相比，DDPG + TDTM + TTC 的匝道并线成功率更高，达到 99.96%。 | |||
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关键词：自动驾驶、匝道并线、深度强化学习、行动屏蔽机制、深度确定性策略梯度（DDPG） 本文是重庆大学李国法教授团队研究成果，引用词条如下： Li, G., Zhou, W., Lin, S. et al. On-Ramp Merging for Highway Autonomous Driving: An Application of a New Safety Indicator in Deep Reinforcement Learning. Automot. Innov. 6, 453–465 (2023) |
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| Automotive Innovation 2022年度优秀论文奖公布 | |||
 为加大优秀科研成果的传播力度，表彰优秀的论文作者，鼓励汽车科技工作者将优秀科研成果发表在《Automotive Innovation》上，中国汽车工程学会期刊与传媒中心组织了《Automotive Innovation》Best Paper Award 2022评选。经过严格评审，最终从《Automotive Innovation》2022年刊出的34篇文章中评选出3篇优秀论文。 · Real-Time Predictive Control of Path Following to Stabilize Autonomous Electric Vehicles Under Extreme Drive Conditions（Authors: Ningyuan Guo, Xudong Zhang, Yuan Zou） · Cyber Hierarchy Multiscale Integrated Energy Management of Intelligent Hybrid Electric Vehicles（Authors: Yanfei Gao, Shichun Yang, Xibo Wang, Wei Li, Qinggao Hou, Qin Cheng） · Internal Short Circuit Detection for Parallel-Connected Battery Cells Using Convolutional Neural Network（Authors: Niankai Yang, Ziyou Song, Mohammad Reza Amini, Heath Hofmann） |
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| SMC 2023将于11月15-16日在上海召开 | |||
 中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业创新联盟对大会内容进行了拓展、深化和升级，自2023年起将大会更名为国际汽车智能出行大会，并将于2023年11月15-16日在上海嘉定·嘉定颖奕皇冠假日酒店举办第四届国际汽车智能出行大会。本届大会包含1场闭门会、1场主论坛、5场主题峰会，以及同期展示体验等平行活动，除主论坛之外，将通过定向和公开征集的方式邀请相关专业力量共同主办。 更多信息，请点击 这里 查看。 |
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| 2023中国大学生方程式汽车大赛收官 | |||
 10月14日，2023中国大学生方程式汽车大赛圆满收官。本届大赛设有静态项目3项，包含设计答辩、营销答辩、成本答辩；动态项目5项，包含直线加速、八字绕环、高速避障、耐久比赛、效率测试。今年共有56支车队报名参赛，现场来自全国的参赛队员、各企业代表、毕业生裁判、工作人员、志愿者及观摩人员，总计超2000人。经过四天的激烈角逐，本届中国大学生方程式汽车大赛总决赛最终由吉林大学以总成绩900.86分获得总冠军，厦门理工学院以870.51分获得亚军，柳州工学院以853.06分获得季军 具体内容，请点击 这里 查看。 |
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Automotive Innovation 《Automotive Innovation》作为由国家新闻出版署批准的中国汽车行业首个英文科技期刊，也是中国汽车工程学会（China SAE）为行业打造的重要国际交流平台和窗口，旨在进一步推动国际合作与交流，加速中国汽车创新成果走向国际，提升中国在国际汽车界的话语权。 自创刊以来，期刊就以建设世界一流期刊为目标，邀请全球15个国家和地区极具影响力的汽车领域专家担任编委，并与著名出版集团施普林格（Springer Nature）合作，以国际高标准确保论文水平和出版质量。期刊每季度出版1期，读者已涉及72个国家和地区，目前最高单篇下载次数超过32,000次。期刊已被ESCI、EI、Scopus（IF2022=6.1）等国际数据库收录。 期刊主要刊登汽车及出行领域范围内具有创新性的理论、方法研究,产品开发和工程技术应用等相关创新成果，涵盖智能网联汽车技术、新能源汽车技术、未来出行技术等领域。 主编 李骏，中国工程院院士，中国汽车工程学会理事长，清华大学教授 赵福全，世界汽车工程师学会联合会终身名誉主席，清华大学教授，汽车产业与技术战略研究院院长 执行副主编 章新杰，吉林大学教授，汽车仿真与控制国家重点实验室副主任 |
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免费投稿及阅读 www.ChinaSAEJournal.com.cn www.springer.com/42154 联系方式： 中国汽车工程学会 陆丽俐女士 Tel: +86-10-50950101 Email: jai@sae-china.org 
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