基于数据驱动风险量化模型的自动驾驶安全自我进化算法

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A Safe Self-evolution Algorithm for Autonomous Driving Based on Data-Driven Risk Quantification Model 论文： https://arxiv.org/abs/2408.12805 来自同济大学的研究团队提出了一种创新的自动驾驶安全自我进化算法，该算法基于数据驱动的风险量化模型，旨在提高自动驾驶系统在复杂和开放环境中的适应性和安全性。 通过模拟人类在驾驶过程中的风险感知机制，算法能够对周围环境进行安全情况评估，并据此生成安全、合理的驾驶策略。这种基于数据驱动的方法能够自动从数据中提取关键特征，减少了对人工预定义规则的依赖，从而增强了算法在多变真实世界场景中的适应性。 该算法的另一特点是引入了可调安全限制的安全性进化决策控制集成算法，以防止过度保守的安全策略对算法自我进化能力的影响。通过动态调整安全限制，算法能够在保证安全性的前提下，最大程度地保 ………………………………