Data generation by deep generative models for testing connected and automated vehicles
编号:6 访问权限:仅限参会人 更新:2022-06-22 08:52:32 浏览:319次 张贴报告

报告开始:暂无开始时间(Asia/Shanghai)

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摘要
Connected and automated vehicles (CAVs) are recognized to have the great potential to alleviate traffic congestion and improve traffic safety, and thus be regarded as the direction of future transportation. The assurance of autonomous driving system safety in critical situations is a challenging task, and the testing methods for traditional vehicles can no longer meet the requirements of CAVs. According to assessments, CAVs need at least 240 million kilometers of tests without any accidents to prove th
关键词
Connected and automated vehicles;Generative adversarial network;Safety performance evaluation
报告人
烨 李
中南大学

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重要日期
  • 会议日期

    07月08日

    2022

    07月11日

    2022

  • 07月11日 2022

    报告提交截止日期

  • 07月11日 2022

    注册截止日期

主办单位
Chinese Overseas Transportation Association
Central South University (CSU)
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