2018自动驾驶进展：行为树与仿真技术在AV与AUV中的应用

自2016年以来，自动驾驶领域的研究取得了显著的进展，特别是在理论模型构建、控制系统设计以及测试方法上。这一系列前沿论文涵盖了多个关键主题，旨在推动技术的发展和安全性。 1. **基于代理的建模和仿真 (ABMS)**: ABMS，即代理建模与仿真系统，是多智能体系统研究中的一个重要工具，它被广泛应用于连接和自动化车辆(CAV)的研究。文章探讨了如何利用ABMS模拟C AV的行为，尤其是在设计和仿真复杂的驾驶决策过程中，如自主潜水器(AUV)的控制。行为树(Behavior Trees，BT)被引入作为一种模块化的设计手段，提高了系统的安全性、多功能性和模块化程度，确保在出现故障时能轻松维护和修复。 2. **强化学习与深度学习的应用**: 在自动驾驶中，深度学习和强化学习结合的应用日益受到关注。论文《加强学习与深度学习的侧控在自动驾驶中的应用》研究了视觉感知驱动的自主驾驶系统，对比了端到端学习方法，强调了这两种技术在处理复杂驾驶场景中的互补作用，例如在决策制定和行为规划上的效能。 3. **端到端自主车辆测试的扩展**: 论文《通过拉事件仿真进行可扩展的端到端自主车辆测试》提出了一个仿真框架，用于大规模、高效地测试自动驾驶系统，特别关注了深度学习感知和控制算法的性能评估。该框架通过自适应输入采样技术，能够在短时间内模拟真实世界环境中的罕见事件，降低了实际道路测试的风险，并且在仿真中展现了显著的效率提升。 4. **自动驾驶测试工具的重要性**: 随着技术的进步，严格的测试工具变得至关重要。作者们认识到真实世界测试的局限性和潜在风险，因此开发出能够在虚拟环境中进行全面性能评估的工具，这对于自动驾驶技术的可靠性和公众接受度具有重要意义。 这些论文不仅揭示了自动驾驶领域的最新研究动态，还强调了在复杂环境中确保系统安全、灵活和模块化的必要性。它们共同推进了自动驾驶技术的发展，朝着更高效、安全的未来出行方式迈进。