典型文献
信息不完全状态下智能车辆突发情况感知框架研究
文献摘要：
重大突发情况对行车安全造成极大威胁，在信息不完全状态下对智能车辆应对造成极大挑战。该状态下的态势感知对于智能车辆有效应对突发情况，保障行车安全具有重要意义。首先分析了汽车行驶过程中突发事件的信息不完全状态，基于数据和知识双向驱动构建行车突发情况态势感知模型，提高突发事件的预判能力。知识驱动是将知识图谱作为行车突发事件的感知模型，为后续推理和预测提供支撑。数据驱动指采用深度强化模型构建应对重大突发事件的策略模型，研判事件的演变态势，辅助突发事件的应对决策。提出了基于知识图谱和深度强化学习相结合的突发情况感知框架，为智能车辆安全行车决策提供了参考。
文献关键词：
汽车;智能;技术
中图分类号：
作者姓名：
闻东海;修瑞杰;孙玉停;郭宝宝
作者机构：
66133部队 北京 100000;北京四季青医院 北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]闻东海;修瑞杰;孙玉停;郭宝宝-.信息不完全状态下智能车辆突发情况感知框架研究)[J].汽车博览,2022(27):87-89
A类：
B类：
全状态,智能车辆,突发情况,框架研究,行车安全,大威,态势感知,汽车行驶,行驶过程,双向驱动,建行,感知模型,预判能力,知识驱动,强化模型,重大突发事件,演变态势,对决,基于知识,深度强化学习,车辆安全,全行
AB值：
0.309486
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