第八講-人工智能應(yīng)用系統(tǒng)示例.ppt

人工智能課程改革與建設(shè)第八講人工智能應(yīng)用系統(tǒng)示例ApplicationExamplesofAISystems中南大學(xué)蔡自興 2011 講授內(nèi)容 概述人工智能系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用情況和在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用例子 了解人工智能的超強(qiáng)能力和誘人魅力 結(jié)合本課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)的部分科研項(xiàng)目 介紹智能移動(dòng)機(jī)器人的研究成果 說明人工智能的一個(gè)引人注目的研究與應(yīng)用領(lǐng)域 了解具體人工智能技術(shù)的應(yīng)用 也體現(xiàn)科研與教學(xué)的相輔相成與互相促進(jìn)的關(guān)系 8 1人工智能應(yīng)用系統(tǒng)概述 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域 都有智能計(jì)算機(jī)的用武之地 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法解決的應(yīng)用問題 也能夠用智能計(jì)算機(jī)來處理 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛 涉及各行各業(yè) 如科技 工業(yè) 農(nóng)業(yè) 交通運(yùn)輸業(yè) 建筑業(yè) 國(guó)防安全 航空航天 服務(wù)業(yè)等 具體的應(yīng)用例子更是不勝枚舉 例如 宇航服的人工生命系統(tǒng) 太空探測(cè)飛行器和深海探測(cè)器的智能控制系統(tǒng) 戰(zhàn)場(chǎng)軍事打擊的精確制導(dǎo)系統(tǒng)和其他先進(jìn)武器系統(tǒng) 各種專家系統(tǒng) 智能決策支持系統(tǒng) 智能機(jī)器人系統(tǒng) 自然語言處理系統(tǒng) 圖像識(shí)別系統(tǒng) 符號(hào)計(jì)算與定理證明 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器翻譯 機(jī)器博弈 自動(dòng)程序設(shè)計(jì) 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)等 問題 你了解過哪些人工智能應(yīng)用系統(tǒng) 是否把有些系統(tǒng)引入教學(xué) 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)示例 人工智能在煉鋼 軋制中的應(yīng)用微小型無人系統(tǒng)和無人地面作戰(zhàn)系統(tǒng)智能家用醫(yī)療系統(tǒng)智能家用報(bào)警系統(tǒng)人工智能在精確制導(dǎo)中的應(yīng)用各種專家系統(tǒng)臉譜識(shí)別智能系統(tǒng)電費(fèi)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)各種工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人人工智能的其他應(yīng)用 人工智能在煉鋼 軋制中的應(yīng)用首鋼的高爐 轉(zhuǎn)爐和軋鋼系統(tǒng) 已綜合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng) 模糊邏輯來模擬人腦 實(shí)現(xiàn)智能控制 微小型無人系統(tǒng)應(yīng)用微機(jī)電 人工智能 機(jī)器人控制等技術(shù) 集成為光機(jī)電和人工智能一體化技術(shù) 智能家用醫(yī)療系統(tǒng) 人工智能在精確制導(dǎo)中的應(yīng)用 將人工智能技術(shù)與軍用光電子技術(shù) 衛(wèi)星制導(dǎo)和全球定位相結(jié)合 實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)彈 魚雷等進(jìn)行精確智能制導(dǎo) 美國(guó)的 黃蜂 空對(duì)地導(dǎo)彈 各種專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)已獲得極其廣泛的應(yīng)用 產(chǎn)生重大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益 其中 醫(yī)療專家系統(tǒng)起到帶頭作用 如傳染性疾病鑒別診斷專家系統(tǒng)MYCIN等 智能家用報(bào)警系統(tǒng) 臉譜識(shí)別智能系統(tǒng) 電費(fèi)自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng) 無人地面作戰(zhàn)系統(tǒng) 人工智能 機(jī)器自學(xué)習(xí)能力的發(fā)展使作戰(zhàn)機(jī)器人更加人性化 能適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)上的千變?nèi)f化 軍事強(qiáng)國(guó)對(duì)無人作戰(zhàn)系統(tǒng) 從陸基平臺(tái)到空基和?；脚_(tái) 乃至到太空平臺(tái) 從聯(lián)合作戰(zhàn)體系到聯(lián)合保障體系 均穩(wěn)步推進(jìn)各自的發(fā)展計(jì)劃 工業(yè)機(jī)器人 工業(yè)機(jī)器人 行走機(jī)器人 服務(wù)機(jī)器人 服務(wù)機(jī)器人 服務(wù)機(jī)器人 服務(wù)機(jī)器人 貴校在人工智能教學(xué)中是否向?qū)W生介紹自己團(tuán)隊(duì)的科研成果 問題 8 2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介 3個(gè)國(guó)家級(jí)移動(dòng)機(jī)器人科研項(xiàng)目包括 單移動(dòng)機(jī)器人多移動(dòng)機(jī)器人智能駕駛車輛具體科研項(xiàng)目如下 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論和方法研究 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目 2003 2006異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同工作與重構(gòu)技術(shù)的基礎(chǔ)研究 國(guó)家國(guó)防基礎(chǔ)研究項(xiàng)目 2006 2008高速公路車輛智能駕駛的關(guān)鍵科學(xué)問題研究 國(guó)家自然科學(xué)基金重大專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目 2009 2012 8 2 1未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論和方法研究 ResearchonTheoriesandMethodsforNavigationControlofMobileRobotsunderUnknownEnvironment本成果由中南大學(xué) 國(guó)防科大和吉林大學(xué)共同完成 8 2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介 中南大學(xué) 國(guó)防科技大學(xué) 吉林大學(xué)2003 2006 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目 未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論與方法研究 研究具有良好可擴(kuò)展性的移動(dòng)機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)研究未知環(huán)境中基于概率和多傳感器融合的移動(dòng)機(jī)器人地圖建模和定位方法移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究研究考慮動(dòng)力學(xué)特性的局部軌跡規(guī)劃及路徑跟蹤理論和方法研究移動(dòng)機(jī)器人故障診斷及容錯(cuò)控制方法研制一個(gè)驗(yàn)證上述理論和方法的移動(dòng)機(jī)器人原型實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及其軟件平臺(tái) 研究要點(diǎn) 1 四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu) 提出一種移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)四層智能遞階結(jié)構(gòu) 具有時(shí)間和空間上的多分辨率特點(diǎn) 從而使得控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和控制精度能夠同時(shí)得到滿足 四層模塊化的移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航體系結(jié)構(gòu) 1 四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu) HQ3無人駕駛系統(tǒng)在高速公路正常交通情況下的穩(wěn)定自主駕駛速度達(dá)到130km h 最高速度達(dá)160km h 該車將參加2007年舉辦的俄羅斯 中國(guó)年 展覽 豐越4500 無人越野車在中等起伏的地形中進(jìn)行了實(shí)時(shí)繞障等行駛試驗(yàn) HQ3無人駕駛汽車以及 豐越4500 無人越野車 1 四層遞階式智能導(dǎo)航控制體系結(jié)構(gòu) 月球車 中南移動(dòng)1號(hào) MORCS 1 月球車以及中南移動(dòng)1號(hào) 2 導(dǎo)航控制的自學(xué)習(xí)自優(yōu)化理論與方法 在基于核的策略迭代增強(qiáng)學(xué)習(xí) 多目標(biāo)進(jìn)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)理論方面取得了重要研究進(jìn)展 提高了機(jī)器學(xué)習(xí)求解復(fù)雜優(yōu)化決策問題的效率 提出了基于學(xué)習(xí)的控制器設(shè)計(jì)與自優(yōu)化框架 并應(yīng)用于汽車倒車與側(cè)向控制 移動(dòng)機(jī)器人六輪協(xié)調(diào)控制 為解決未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人控制器性能自優(yōu)化問題提供了新方法 具有自學(xué)習(xí)功能的控制器設(shè)計(jì)框架 2 導(dǎo)航控制的自學(xué)習(xí)自優(yōu)化理論與方法 提出了一種結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的控制器設(shè)計(jì)與自優(yōu)化框架 綜合采用了如下兩種自優(yōu)化機(jī)制 利用SVM技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的控制器優(yōu)化利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了模型驅(qū)動(dòng)的控制器優(yōu)化 3 近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣７椒?提出一種針對(duì)復(fù)雜環(huán)境的近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò) AVBN 拓?fù)浣７椒?通過檢測(cè) 閉包柵格 并在 閉包柵格 處增加虛擬障礙物 實(shí)現(xiàn)非凸集障礙環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)的互連 特點(diǎn) 為非凸集障礙環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)的連通性難題提供了有效的解決方案 與經(jīng)典的廣義Voronoi圖 GVG 方法相比 AVBN方法構(gòu)建的拓?fù)鋱D的節(jié)點(diǎn)數(shù)目明顯減少 3 近似Voronoi邊界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣７椒?節(jié)點(diǎn)規(guī)模比較 圖8說明 GVG方法生成的拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)數(shù)為83個(gè) AVBN方法產(chǎn)生拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)數(shù)為28個(gè) a 實(shí)際環(huán)境 b GVG方法生成拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò) 83節(jié)點(diǎn) c AVBN方法生成的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò) 28節(jié)點(diǎn) GVG方法與AVBN方法的比較 4 滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略 滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略針對(duì)存在外部干擾 控制約束以及模型不確定性的輪式移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng) 應(yīng)用預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化原理 在線重復(fù)求解約束H 跟蹤問題 使得閉環(huán)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)協(xié)調(diào)提高干擾抑制性能與滿足控制量約束之間的矛盾 在理論上證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性 H 抗干擾性能和滿足控制約束 4 滾動(dòng)時(shí)域跟蹤控制策略 圖9跟蹤 8 字期望軌跡 大干擾作用時(shí) 自動(dòng)降低性能指標(biāo)以便滿足約束 大干擾消失后 自動(dòng)提高性能指標(biāo) 5 軟故障補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)粒子濾波技術(shù) 針對(duì)輪式移動(dòng)機(jī)器人軟故障補(bǔ)償問題 軟故障包括航跡推算傳感器故障 車輪受阻 打滑等 提出了一種自適應(yīng)粒子濾波框架 將領(lǐng)域依賴的建議分布自適應(yīng)和領(lǐng)域獨(dú)立的粒子數(shù)目自適應(yīng)兩種機(jī)制有機(jī)結(jié)合起來 其主要?jiǎng)?chuàng)新包括 根據(jù)領(lǐng)域相關(guān)的殘差特征自適應(yīng)調(diào)整建議分布 根據(jù)兩個(gè)粒子集表示的近似分布之間KL距離自適應(yīng)調(diào)整粒子數(shù)目 為解決粒子濾波器估計(jì)效率與精度之間的矛盾提供了一種可行的解決途徑 實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目 越野車視頻 中南移動(dòng) 1視頻 月球車視頻 8 2 2異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同工作與重構(gòu)技術(shù)的基礎(chǔ)研究 ResearchonBasisofSynergeticTechforHeterogeneousMulti mobileAgents 8 2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介 本成果由中南大學(xué)完成 引言 本研究屬于多移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的基礎(chǔ)問題 其研究成果可供指揮自動(dòng)化 現(xiàn)代化和信息化建設(shè)借鑒 可為城市環(huán)境的反恐 交通 工業(yè)和服務(wù)業(yè)等的異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)作提供設(shè)計(jì)理論和技術(shù) 并可用于星球探索機(jī)器人 礦山探測(cè)機(jī)器人以及水下機(jī)器人等 主要研究?jī)?nèi)容 異質(zhì)多移動(dòng)體硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和軟件控制平臺(tái)異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)同機(jī)制異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤異質(zhì)移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)組織及通信鏈重構(gòu)技術(shù)異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作原型仿真平臺(tái) 關(guān)鍵詞異質(zhì) 多移動(dòng)體 協(xié)同技術(shù) 重構(gòu)技術(shù) 1 異質(zhì)多移動(dòng)體硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和軟件控制平臺(tái) 8 2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介 異質(zhì)多移動(dòng)體的體系結(jié)構(gòu) 提出采用分布式與集中式混合的四層遞階式智能控制系統(tǒng) 通過異質(zhì)移動(dòng)體間的協(xié)作 實(shí)現(xiàn)規(guī)劃決策 三維建模 視覺信息處理 運(yùn)動(dòng)控制 制導(dǎo)信息融合等功能 異質(zhì)多移動(dòng)體體系結(jié)構(gòu) 異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 項(xiàng)目研制了三種機(jī)器人硬件平臺(tái) MORCS 1機(jī)器人共4個(gè)子系統(tǒng) 分別為決策支持系統(tǒng) 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng) 激光雷達(dá)視覺系統(tǒng)和攝像機(jī)視覺系統(tǒng) MORCS 1及其室內(nèi)運(yùn)行實(shí)驗(yàn) 在成功設(shè)計(jì)出MORCS 1智能機(jī)器人原型控制系統(tǒng)及MORCS 2順利改造的基礎(chǔ)上 自主研發(fā)了MORCS 3機(jī)器人原型控制系統(tǒng) 異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 續(xù) 在項(xiàng)目中期還購(gòu)買了AS R機(jī)器人 同時(shí)加入人在內(nèi)的異質(zhì)平臺(tái) 增強(qiáng)了多移動(dòng)體實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的異質(zhì)性 異質(zhì)多移動(dòng)體的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 續(xù) AS R移動(dòng)機(jī)器人人作為異質(zhì)成員 控制臺(tái)端的功能結(jié)構(gòu)圖 移動(dòng)體的功能結(jié)構(gòu)圖 異質(zhì)多移動(dòng)體的軟件控制平臺(tái) 2 異質(zhì)多移動(dòng)體的協(xié)同機(jī)制 多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于單項(xiàng)拍賣構(gòu)造最小代價(jià)任務(wù)樹的任務(wù)分配算法基于正交遺傳分簇分配的任務(wù)規(guī)劃方法均分點(diǎn)蟻群算法的任務(wù)規(guī)劃基于免疫的協(xié)同進(jìn)化路徑規(guī)劃運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)機(jī)制 多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于單項(xiàng)拍賣構(gòu)造最小代價(jià)任務(wù)樹的任務(wù)分配算法 基于拍賣機(jī)制的任務(wù)分配 任務(wù)分配算法計(jì)算時(shí)間 基于分簇的任務(wù)規(guī)劃方法 多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配基于分簇的任務(wù)規(guī)劃法 101個(gè)任務(wù)點(diǎn)時(shí)三個(gè)機(jī)器人EDPACA最佳任務(wù)規(guī)劃結(jié)果 多移動(dòng)機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃與分配均分點(diǎn)蟻群算法的任務(wù)規(guī)劃 EDPACA 基于免疫的協(xié)同路徑規(guī)劃改進(jìn)的免疫進(jìn)化算法PCLONALG借助粒群優(yōu)化的進(jìn)化方程指導(dǎo)抗體的變異方向 利用克隆選擇變異增加抗體的多樣性 提出基于免疫和粒群優(yōu)化的協(xié)同進(jìn)化路徑規(guī)劃算法 各機(jī)器人初始位置及分配點(diǎn)情況各機(jī)器人到達(dá)停駐點(diǎn)后的狀態(tài) 多機(jī)器人停駐多機(jī)器人停駐是指在已知地圖和目標(biāo)物位置的情況下 多個(gè)機(jī)器人協(xié)商決定對(duì)目標(biāo)物的觀測(cè)點(diǎn) 以實(shí)現(xiàn)從各自位置出發(fā) 對(duì)目標(biāo)進(jìn)行包圍 多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與定位的理論及方法基于粒子濾波器的異質(zhì)多移動(dòng)體合作定位多機(jī)器人協(xié)作地圖構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化的同時(shí)定位與建圖技術(shù)基于時(shí)空關(guān)聯(lián)屬性的動(dòng)靜態(tài)信息實(shí)時(shí)檢測(cè)及動(dòng)態(tài)環(huán)境中地圖的實(shí)時(shí)構(gòu)建 3 異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤 多移動(dòng)體協(xié)作目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤基于最大后驗(yàn)概率的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)適合于快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法基于有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)的多Agent動(dòng)態(tài)多目標(biāo)協(xié)作跟蹤方法 3 異質(zhì)多移動(dòng)體協(xié)作環(huán)境感知與目標(biāo)跟蹤 多機(jī)器人協(xié)作地圖構(gòu)建各機(jī)器人獨(dú)立探索環(huán)境時(shí)采用了獨(dú)立探索和集中建圖方式分別建立局部地圖 并將其融合為全局地圖 基于區(qū)域的跟蹤實(shí)驗(yàn)演示 基于遮擋的跟蹤實(shí)驗(yàn)演示 實(shí)現(xiàn)了AODV協(xié)議在WindowsXP平臺(tái)上用VC6 0 實(shí)現(xiàn)了AODV路由協(xié)議 并在此基礎(chǔ)上搭建基于MANET的多移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)無線通訊平臺(tái) 復(fù)雜環(huán)境下AODV和CBRP分簇路由協(xié)議性能分析 隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議有效發(fā)送量對(duì)比 隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議平均時(shí)延對(duì)比 隨速度增長(zhǎng)兩協(xié)議平均時(shí)延對(duì)比 4 異質(zhì)移動(dòng)體團(tuán)隊(duì)組織及通信鏈重構(gòu)技術(shù) 設(shè)計(jì)并開發(fā)了CBRP分簇路由協(xié)議仿真系統(tǒng)CBRP分級(jí)路由協(xié)議在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中 可以有效的減少路由發(fā)現(xiàn)過程中節(jié)點(diǎn)負(fù)載 并使路由發(fā)現(xiàn)的速度加快 仿真CBRP分簇協(xié)議是為了開展通信鏈可重構(gòu)模型的研究 基于簇的按需路由通信方式 CBODRP 結(jié)合AODV和CBRP 提出了一種新的通信方式CBODRP 并利用這種通信方式實(shí)現(xiàn)了通信鏈重構(gòu) 基于簇的按需路由通信方式示意圖 破損鏈路局部重構(gòu)示意圖 多移動(dòng)機(jī)器人仿真平臺(tái)是一類典型的多任務(wù)并發(fā)的軟件系統(tǒng) 采用了基于線程的總體結(jié)構(gòu) 可以實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人任務(wù)分配 運(yùn)動(dòng)避障和網(wǎng)絡(luò)通訊的過程 以及機(jī)器人傳感器檢測(cè)障礙物的過程的仿真 5 異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作仿真平臺(tái) 異質(zhì)移動(dòng)體協(xié)同工作平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn) 多機(jī)器人系統(tǒng)小結(jié) 本項(xiàng)目集多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 任務(wù)分配及協(xié)作 協(xié)作定位與建圖 協(xié)作目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 多機(jī)器人通信等多個(gè)子方向的研究于一體 形成一個(gè)比較完善的多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng) 其中的每一個(gè)方面均是當(dāng)前多機(jī)器人研究的熱點(diǎn)問題和困難問題 也是目前人工智能研究的重要領(lǐng)域 我們的研究也只是做了一部分多機(jī)器人研究的基礎(chǔ)工作 多機(jī)器人的研究理論體系和技術(shù)突破還需要更多的單位和更多的人繼續(xù)努力才能形成和實(shí)現(xiàn) 8 2 3高速公路車輛智能駕駛的關(guān)鍵科學(xué)問題研究 ResearchonKeyScientificIssuesofIntelligentVehicleDrivinginHighway 8 2本團(tuán)隊(duì)部分移動(dòng)機(jī)器人研究簡(jiǎn)介 本成果由國(guó)防科大 中南大學(xué)和吉林大學(xué)共同完成 高速公路車輛智能駕駛中的關(guān)鍵科學(xué)問題研究 國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃 視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算 重點(diǎn)支持項(xiàng)目 8 2 3高速公路車輛智能駕駛的關(guān)鍵科學(xué)問題研究 圍繞高速公路車輛智能駕駛的三個(gè)核心科學(xué)問題 面向高速公路行車環(huán)境的實(shí)時(shí)感知與識(shí)別 不確定條件下駕