自动驾驶前沿技术：图像合成、图网络与安全研究

"本周的自动驾驶周刊涵盖了多个领域的最新进展，包括使用生成式隐含最近邻技术的非对抗式图像合成、图深度学习在自动驾驶中的应用、美国乔治亚理工学院对攻击性驾驶的研究以及Einride公司在迪拜推动自动驾驶卡车商业化。此外，还有印度学生设计的太阳能无人驾驶巴士的介绍。" 本周的自动驾驶领域亮点之一是GLANN（生成式隐含最近邻）技术，这是一种用于图像合成的新方法，其生成的模型质量可以与主流的生成对抗网络（GAN）相媲美甚至更优。GLANN通过引入全局最优嵌入（GLO）解决了IMLE（迭代最近邻嵌入）的指标问题，使得欧几里得距离在隐含空间中具有实际意义。这种方法可以训练模型将任意噪声分布映射到GLO的隐含空间，进而生成高质量图像。 在图深度学习方面，文章介绍了三种主要类别：半监督、无监督和最新进展。半监督方法包括GNN（图神经网络）和GCN（图卷积网络），无监督则主要涉及GAE（图自编码器），而最新的进展包括GRU（图循环神经网络）和GRL（图强化学习）。这些技术在自动驾驶中有着广泛的应用潜力，例如构建智能交通系统、理解复杂路况和预测车辆行为。 美国乔治亚理工学院的研究团队提出了一种新框架，通过结合深度学习、模型预测控制（MPC）和粒子滤波来实现攻击性驾驶，以提升自动驾驶系统的安全性。这种框架利用车轮速度传感器、IMU和单目摄像头的数据，可以更好地应对紧急情况和不可预测的驾驶行为。 瑞典的Einride公司正致力于自动驾驶卡车的商业化，他们已与迪拜RTA签订协议，计划在迪拜推出自动驾驶货运服务，这标志着自动驾驶技术在物流行业的进一步推进。 最后，印度拉夫里科技大学的学生展示了一款太阳能无人驾驶巴士，这款巴士预计将在2019年底投入商业运营。巴士采用太阳能驱动，最高时速30公里，能容纳10到30人，将适用于机场、住宅区、工业区和教育机构等场所。 自动驾驶领域持续快速发展，涵盖了技术创新、安全提升、商业化探索等多个层面，展现出这一技术的广阔前景和潜力。