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connected and autonomous vehicles
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基于GNN的多智能体强化学习框架将交通波减少80%
研究人员开发了一种新的去中心化多智能体强化学习（MARL）框架，该框架利用图神经网络（GNN）来管理交通波。这种方法允许联网和自动驾驶汽车（CAVs）仅使用本地信息和与附近车辆的交互来学习协作控制策略，使其在早期车联网（VANETs）中具有实用性。模拟表明，即使只有10%的车辆联网，这种基于GNN的MARL系统也能将交通波传播减少高达80%。
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投毒攻击可规避AVs的3D点云数据集中的数据增强
一篇新的研究论文调查了投毒攻击对增强型3D点云数据集的影响，特别是对网联和自动驾驶汽车。研究发现，数据增强技术（如生成对抗网络GANs）并不能完全减轻投毒的影响。相反，投毒可以规避这些净化方法，在增强型数据集中传播，并最终改变分类器所做的决策。
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AI模型改进UWB测距，助力自动驾驶车辆在施工区域导航
研究人员开发了一种新的方法，利用联网和自动驾驶汽车（CAVs）的超宽带（UWB）测距数据来重建施工区域的几何形状。该方法采用一种受姿态约束的、置换不变的预测去噪器，以提高UWB测距估计的准确性，这些估计常因异常值和非视距误差而降低。该系统将车辆运动作为几何先验，并在真实现场数据上进行了评估，显示出测量加权均方误差的显著降低。