期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配
被引量：
11
1
作者
向朝参
李耀宇
+3 位作者
冯亮
陈超
郭松涛
杨盘隆
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期918-934,共17页
随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和...
随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行
展开更多
关键词
智联
网
汽车
感知任务分配
深度强化学习
子模优化
循环神经
网
络
下载PDF
职称材料
新能源汽车到智联网汽车整车电气系统发展研究
被引量：
2
2
作者
张彬
徐疏峰
苏东辉
《时代汽车》
2023年第15期93-95,共3页
文章先分析了新能源汽车发展概况,随后介绍了智联网汽车整车电气系统智能化和自动化发展,包括图像传感器应用、超声波雷达应用以及惯性传感器应用,最后介绍了智联网汽车整车电气系统控制,包括预警功能分析、整车电气架构开发、关键方案...
文章先分析了新能源汽车发展概况,随后介绍了智联网汽车整车电气系统智能化和自动化发展,包括图像传感器应用、超声波雷达应用以及惯性传感器应用,最后介绍了智联网汽车整车电气系统控制,包括预警功能分析、整车电气架构开发、关键方案设计、硬件模块化设计、软件分层设计,希望能给相关人士提供有效参考。
展开更多
关键词
新能源
汽车
智联
网
汽车
整车电气系统
下载PDF
职称材料
空地协同移动群智感知研究综述
被引量：
1
3
作者
程文辉
张乾元
+4 位作者
程梁华
向朝参
杨振东
沈鑫
张乃凡
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期242-249,共8页
移动群智感知是一种新兴的感知模式,通过复用现有大量空地移动感知资源,从而实现低成本、大规模的城市感知。因此,联合利用空地移动感知资源实现空地协同移动群智感知,对提高移动感知资源的利用率,促进智慧城市发展具有重要意义。为此,...
移动群智感知是一种新兴的感知模式,通过复用现有大量空地移动感知资源,从而实现低成本、大规模的城市感知。因此,联合利用空地移动感知资源实现空地协同移动群智感知,对提高移动感知资源的利用率,促进智慧城市发展具有重要意义。为此,对近年来空地协同移动群智感知研究工作进行综述。首先介绍空地协同移动群智感知兴起的背景和发展现状;然后分别从基于地面移动设备和基于空中移动设备两个维度对现有的移动群智感知研究工作进行分析,总结当前存在的问题;最后提出空地协同移动群智感知在跨平台的用户信息学习、跨空地的移动设备调度、跨任务的感知资源分配3个未来重要的研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考。
展开更多
关键词
移动群智感知
空地协同
智慧城市
智联
网
汽车
无人机
下载PDF
职称材料
题名
基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配
被引量：
11
1
作者
向朝参
李耀宇
冯亮
陈超
郭松涛
杨盘隆
机构
重庆大学计算机学院
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期918-934,共17页
基金
国家自然科学基金项目(62172063,61872447)资助。
文摘
随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行
关键词
智联
网
汽车
感知任务分配
深度强化学习
子模优化
循环神经
网
络
Keywords
vehicular crowdsensing
sensing task allocation
deep reinforcement learning
sub-modularity
recurrent neural network
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
新能源汽车到智联网汽车整车电气系统发展研究
被引量：
2
2
作者
张彬
徐疏峰
苏东辉
机构
吉林通用航空职业技术学院
吉林机电工程学校
出处
《时代汽车》
2023年第15期93-95,共3页
基金
“2021年度吉林省职业教育科研课题”课题名称:汽车专业“技能导师工作室”建设研究与实践,项目批准号:2021XHY129。
文摘
文章先分析了新能源汽车发展概况,随后介绍了智联网汽车整车电气系统智能化和自动化发展,包括图像传感器应用、超声波雷达应用以及惯性传感器应用,最后介绍了智联网汽车整车电气系统控制,包括预警功能分析、整车电气架构开发、关键方案设计、硬件模块化设计、软件分层设计,希望能给相关人士提供有效参考。
关键词
新能源
汽车
智联
网
汽车
整车电气系统
Keywords
new energy vehicles
intelligent connected cars
vehicle electrical system
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
下载PDF
职称材料
题名
空地协同移动群智感知研究综述
被引量：
1
3
作者
程文辉
张乾元
程梁华
向朝参
杨振东
沈鑫
张乃凡
机构
重庆大学计算机学院
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学)
安徽省工业互联网智能应用与安全工程实验室(安徽工业大学)
解放军陆军勤务学院勤务指挥系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期242-249,共8页
基金
国家自然科学基金(62172063,61872447)
中央高校基金项目(2022CDJXY-020)
重庆市研究生科研创新项目(CYS22115)。
文摘
移动群智感知是一种新兴的感知模式,通过复用现有大量空地移动感知资源,从而实现低成本、大规模的城市感知。因此,联合利用空地移动感知资源实现空地协同移动群智感知,对提高移动感知资源的利用率,促进智慧城市发展具有重要意义。为此,对近年来空地协同移动群智感知研究工作进行综述。首先介绍空地协同移动群智感知兴起的背景和发展现状;然后分别从基于地面移动设备和基于空中移动设备两个维度对现有的移动群智感知研究工作进行分析,总结当前存在的问题;最后提出空地协同移动群智感知在跨平台的用户信息学习、跨空地的移动设备调度、跨任务的感知资源分配3个未来重要的研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考。
关键词
移动群智感知
空地协同
智慧城市
智联
网
汽车
无人机
Keywords
Mobile crowdsensing
Air-ground cooperation
Smart city
Intelligent connected vehicle
Drone
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配
向朝参
李耀宇
冯亮
陈超
郭松涛
杨盘隆
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
11
下载PDF
职称材料
2
新能源汽车到智联网汽车整车电气系统发展研究
张彬
徐疏峰
苏东辉
《时代汽车》
2023
2
下载PDF
职称材料
3
空地协同移动群智感知研究综述
程文辉
张乾元
程梁华
向朝参
杨振东
沈鑫
张乃凡
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
