_强化学习的自动驾驶控制技术研究进展

自动驾驶车辆的本质是轮式移动机器人，是一个集模式识别、环境感知、规划决策和智能控制等功能于一体的综合系统。

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_浅谈无线通信技术在车联网中的应用

车联网是物联网在智能交通领域的典型应用，车联网中的核心关键技术是无线通信技术。无线通信技术决定了车辆的车内网、车际网和车载移动互联网等网络间大范围、大容量数据的交互、共享的实时性和有效性，是当前国内外技术演进的研究热点。随着工业化和信息化在国民生产领域的深度融合，信息化技术不断深入到工业化领域，车联网引导的智能交通越发成熟

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_面向道路交通的C-V2X车路协同应用研究

阐述C-V2X车路协同技术实现自动驾驶，在智慧交通实施中的可行方案，自动驾驶公交作为车路协同应用的典型应用场景。基于车路协同的感知技术，探讨C-V2X车路协同系统应用示范和技术路线。关键词：车联网，控制系统，车路协同，C-V2X。

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_面向6G的车联网关键技术

从场景定义、性能指标等多个方面介绍了 6G 技术的研究情况，分析了 6G 赋能下智能车联网系统的发展方向。6G 车联网系统的关键技术覆盖全域感知决策、空天地一体化通信、多层级边缘智能、数字孪生交通、边缘服务安全五大方面。6G 新技术赋能的车联网系统，将进一步推动出行智能化、服务泛在化、管控全局化的新时代智能交通愿景的实现。

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_聚焦车路协同与自动驾驶探索打造交通强国新名片

车路协同与自动驾驶是全球科学研究热点，是引发交通运输方式发生重大变革的前沿引领性技术，也是我国交通运输行业加快推进创新发展、高质量发展的重要探索方向，有望成为继“中国高铁”“中国桥梁”之后，实现我国由“交通大国”走向“交通强国”的又一张新名片。

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_基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究

针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题，提出了一种基于移动边缘计算的蚁群模拟退火算法缓存策略（ＡＣＳＡＭ）。首先，在基于５Ｇ的车—边—云协同系统架构下，以最小化内容下载时延为目标，建立了通信计算模型；其次，采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解；最后，使用模拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动，并以一定概率接受新解，从而得到全局最小下载时延，即保证了内容被预缓存在最佳的位置。仿真结果表明，在车—边—云协同架构下，ＡＣＳＡＭ缓存策略可显著减少传输冗余，降低下载时延。

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_基于物联网的智能交通系统设计与实现

针对城市交通拥堵问题，提出一种基于物联网的智能交通系统，给出系统设计、实现、测试过程。系统采用传感器和无线传感器网络全面感知多种交通信息，并且通过网络安全可靠的传输数据。

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_基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量，并传送到以 51 单片机为核心控制器的交通灯控制系统中，通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明，该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。

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2026综合算力全景分析

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