Adaptive Cooperation Between Driver and Assistant System pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Holzmann, Frederic

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9783540744733

丛书系列:

图书标签:

自动驾驶
人机协作
自适应系统
驾驶辅助
合作控制
人工智能
交通安全
人因工程
决策制定
控制理论

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具体描述

One of the next challenges in vehicular technology field is to improve drastically the road safety. Current developments are focusing on both vehicle platform and diverse assistance systems. This book presents a new engineering approach based on lean vehicle architecture ready for the drive-by-wire technology. Based on a cognitive functionality split, execution and command levels are detailed. The execution level centralized over the stability control performs the motion vector coming from the command level. At this level the driver generates a motion vector which is continuously monitored by a virtual co-pilot. The integration of assistance systems in a safety relevant multi-agent system is presented here to provide first an adequate feedback to the driver to let him recover a dangerous situation. Robust strategies are also presented for the intervention phase once the command vehicle has to be optimized to stay within the safety envelope.

智能系统在复杂环境中的决策优化与人机交互前沿探索本书深入探讨了在高度动态、信息不完全的复杂系统中，智能决策模型如何有效地与人类操作者协同工作，以实现整体性能的最优化。我们聚焦于当前人工智能技术在解决现实世界中遇到的挑战，尤其是在人机协作、风险评估与实时响应方面的最新进展。全书结构清晰，分为四大核心部分，旨在为研究人员、工程师以及政策制定者提供一个全面且深入的视角。第一部分：复杂系统建模与不确定性处理本部分首先建立了一套严谨的数学框架，用以描述和量化现实世界中固有的复杂性与不确定性。我们超越了传统的线性模型，引入了高维随机过程与非平稳马尔可夫决策过程（MDPs）来刻画环境的动态变化。动态系统表征：我们详细分析了如何利用贝叶斯网络、概率图模型以及稀疏表示技术，从海量、异构的数据流中提取关键的系统状态信息。重点讨论了如何处理数据缺失、噪声干扰以及传感器冲突等常见问题。风险度量与容错设计：传统基于均值的优化方法往往在极端事件下表现不佳。因此，本书着重介绍了基于条件风险价值（CVaR）、期望缺口（ES）的先进风险度量方法，并将其应用于系统设计中，确保即使在系统遭遇突发故障或恶意攻击时，也能维持基本功能。我们还探讨了鲁棒优化（Robust Optimization）在确保模型在参数不确定性范围内的性能稳定性的应用。信息传播与协同过滤：在多智能体或多传感器环境中，信息共享的效率直接影响决策质量。本章详细阐述了基于信息论的度量标准，用于评估信息冗余和信息增益，并设计了高效的分布式共识算法，以应对通信延迟和节点故障。第二部分：面向人类的智能决策范式本部分的核心在于如何将人类的认知能力和偏好融入到自动化决策框架中，实现真正意义上的智能辅助而非简单的替代。人类认知建模：我们采用行为经济学和认知心理学的理论基础，建立了描述人类决策模式的计算模型。这包括对人类有限理性（Bounded Rationality）、启发式偏见（Heuristics and Biases）的量化分析，以便智能系统能预判人类的反应路径。意图识别与预测：在交互场景中，理解人类的即时意图是高效协作的关键。本书提出了一种基于深度学习和上下文感知的意图推断框架，该框架结合了生理信号（如眼动追踪、心率变化）和操作历史数据，实现对人类高层次目标的实时解码。透明度与可解释性（XAI）：智能系统必须能够向人类解释其决策的依据，以建立信任。我们深入研究了后验可解释性方法，如局部可解释模型无关解释（LIME）和注意力机制的可视化分析，并设计了一种适合非专业用户的叙事式解释生成器。这确保了系统输出的决策不仅是准确的，而且是可被接受和理解的。第三部分：强化学习与交互式学习机制本部分聚焦于利用先进的强化学习（RL）技术，使系统能够在与环境和人类的长期交互中自主学习最优策略。离线与在线策略评估：在实际应用中，直接部署不成熟的策略风险过高。本书详述了如何利用历史数据进行离线策略评估（Off-Policy Evaluation, OPE），特别是针对高方差问题的改进算法，从而安全地筛选出有潜力的策略。模仿学习与逆向强化学习（IRL）：为了快速初始化系统或学习复杂的、难以明确定义的专家行为，我们应用了高级模仿学习技术，如生成对抗模仿学习（GAIL）。更进一步，IRL被用于从观察到的专家行为中反演出潜在的奖励函数，这对于在没有明确任务目标的情况下学习人类的潜在价值观至关重要。安全强化学习（Safe RL）：确保RL代理在探索阶段不会导致灾难性后果是部署的关键障碍。我们引入了约束条件下的马尔可夫决策过程（CMDPs）和基于势函数的安全探索机制，以在最大化回报的同时严格遵守预设的安全边界。第四部分：面向特定领域的应用案例与未来展望最后一部分将理论框架应用于几个关键的现实场景，并探讨了未来研究的方向。高可靠性环境中的协同控制：探讨了在需要极高可靠性的领域（如航空航天或精密制造）中，如何设计一个能够无缝接管或分担任务的辅助系统。重点在于故障检测与隔离（FDI）以及在认知负荷过高时的智能干预策略。面向社会公平性的算法设计：讨论了智能系统在决策过程中可能引入或放大社会偏见的问题。我们提出了基于公平约束和差异化隐私保护的优化方法，旨在开发出既高效又兼顾社会公平性的决策算法。联邦学习与边缘智能的融合：随着数据隐私法规日益严格，如何在分散式环境中训练强大的模型成为新的焦点。本章分析了联邦学习（Federated Learning）在保护本地数据主权的同时，实现全局模型性能提升的挑战与解决方案，特别是针对异构数据分布（Non-IID）的收敛性问题。全书不仅提供了详尽的理论推导和算法实现细节，更穿插了大量的仿真实验和真实世界数据的案例分析，旨在为读者提供一个从基础理论到尖端应用的完整知识体系。