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Cadet
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新框架审计自动驾驶AI中的虚假关联
研究人员开发了CADET，一个旨在审计和去混淆端到端自动驾驶规划器的新型框架。该无训练系统能够识别并纠正模仿学习模型所产生的虚假关联，这些关联可能在复杂场景中影响系统的可靠性。CADET无需重新训练规划器即可运行，因此可应用于已部署的系统。
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新平台CADET评估联网汽车的分布式自主性
研究人员开发了CADET，一个模块化平台，用于评估联网自动驾驶汽车中的分布式协作自主性。该系统解决了跨车辆、路边单元和云基础设施集成深度学习模型的复杂性，并考虑了网络延迟和计算异构性。实验表明，用于意图数据包的车辆间通信比基于云的感知提供更高的安全性，并且路边单元辅助感知在过载之前保持鲁棒性。