AN APPROACH OF HIGH DEFINITION MAP INFORMATION INTERACTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High definition (HD) maps play a very important role in the realization of autonomous driving technology. It assists self-driving vehicles to efficiently and safely complete a series of driving decisions and route planning by virtue of having most of the accurate and reliable prior information in the road environment. With the continuous change of technology, there are higher requirements for the accuracy, richness and freshness of the information stored in the HD map, so as to assist the practical application of automatic driving technology. However, current research related to HD maps mainly focuses on static information in the road environment. Since there is a large amount of complex, variable and uncertain dynamic information in the road environment, it can be used as prior knowledge for self-driving to make better decisions. Therefore, the research focus of this paper is on the dynamic information. We propose to use HD map as an information system - high definition map information system (HDMIS) - to assist autonomous driving vehicles. We design the specific content of dynamic information in the HDMIS, and develop an information interaction approach based on the vehicle end of the self-driving car and the HDMIS cloud as the interactive subject of dynamic information. In the experiment, we design and build three types of specific traffic scenarios on the simulation platform, and verify the effectiveness of the interaction approach by using the database to perform information interaction between different ports. The results show that our interaction approach can meet the storage and release of dynamic information by HDMIS to a certain extent, and can provide a large amount of dynamic information for autonomous vehicles to help them complete subsequent driving decisions and planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».