Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "automated driving" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Automated Driving and Data Protection: Some Remarks on Fundamental Rights and Privacy
    Zautomatyzowana jazda samochodem a ochrona danych. Kilka uwag o prawach podstawowych i prywatności
    Autorzy:
    Funta, Ratislav
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1964268.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Leona Koźmińskiego w Warszawie
    Tematy:
    automated driving
    data protection
    fundamental rights
    privacy
    zautomatyzowana jazda samochodem
    ochrona danych
    prawa podstawowe
    prywatność
    Opis:
    In case of conventional vehicles, no or very little data was generated. The widespread use of autonomous vehicles, which have a large number of sensors and camera systems in addition to memory modules and carry out permanent data exchange, has the potential to reveal not only the entire living conditions of the passengers, but also those of pedestrians, and others. The increasing networking of vehicles increases efficiency and mobility. On the one hand, this networking is entirely voluntary, but it can also be mandatory, as in the case of the eCall emergency call system. Regulation (EU) 2015/758 made it mandatory for car-manufacturers from March 31, 2018 to equip their vehicles with automatic emergency call system, which in the event of an accident automatically transmits the position and other relevant data to the rescue services. Can this possibility of ubiquitous surveillance may create legal problems.? This increasing role of data requires special attention against the background of data protection based on fundamental rights and privacy.
    W przypadku konwencjonalnych pojazdów nie były generowane żadne dane lub tylko niewielka ich ilość. Powszechne korzystanie z pojazdów automatycznych, które oprócz modułów pamięci mają bardzo dużą liczbę czujników i systemów monitoringu i w których stale odbywa się wymiana danych, ma potencjał ujawnienia wszystkich warunków życia nie tylko pasażerów, ale również przechodniów i innych ludzi. Coraz widoczniejsze tworzenie sieci kontaktów między pojazdami pozwala zwiększyć skuteczność i mobilność. Z jednej strony takie tworzenie sieci kontaktów jest całkowicie dobrowolne, ale może się też stać obowiązkowe. To drugie miało miejsce w przypadku systemu połączeń alarmowych eCall. Rozporządzenie (UE) 2015/758 zobligowało producentów samochodów do tego, by począwszy od 31 marca 2018 roku, wyposażali pojazdy w automatyczny system połączeń alarmowych, który w razie wypadku automatycznie przekaże służbom ratowniczym informacje o lokalizacji samochodu oraz inne istotne dane. Czy ta możliwość wszechobecnej ingwilacji może spowodować problemy prawne? Coraz większa rola, którą odgrywają dane, wymaga szczególnej uwagi na tle ochrony danych w oparciu o ochronę danych i prywatność.
    Źródło:
    Krytyka Prawa. Niezależne Studia nad Prawem; 2021, 13, 4; 106-118
    2080-1084
    2450-7938
    Pojawia się w:
    Krytyka Prawa. Niezależne Studia nad Prawem
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An automated driving strategy generating method based on WGAIL–DDPG
    Autorzy:
    Zhang, Mingheng
    Wan, Xing
    Gang, Longhui
    Lv, Xinfei
    Wu, Zengwen
    Liu, Zhaoyang
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2055167.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    automated driving system
    deep learning
    deep reinforcement learning
    imitation learning
    deep deterministic policy gradient
    system jezdny
    uczenie głębokie
    uczenie przez naśladowanie
    Opis:
    Reliability, efficiency and generalization are basic evaluation criteria for a vehicle automated driving system. This paper proposes an automated driving decision-making method based on the Wasserstein generative adversarial imitation learning–deep deterministic policy gradient (WGAIL–DDPG(λ)). Here the exact reward function is designed based on the requirements of a vehicle’s driving performance, i.e., safety, dynamic and ride comfort performance. The model’s training efficiency is improved through the proposed imitation learning strategy, and a gain regulator is designed to smooth the transition from imitation to reinforcement phases. Test results show that the proposed decision-making model can generate actions quickly and accurately according to the surrounding environment. Meanwhile, the imitation learning strategy based on expert experience and the gain regulator can effectively improve the training efficiency for the reinforcement learning model. Additionally, an extended test also proves its good adaptability for different driving conditions.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 461--470
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Driver training challenges, barriers and needs arising from ADAS development
    Autorzy:
    Rodak, Aleksandra
    Pełka, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311806.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    automated vehicle
    ADAS
    driver training
    driving license examination
    szkolenie kierowców
    egzamin na prawo jazdy
    Opis:
    Year to year, vehicles are becoming more advanced, and manufacturers offer newer support systems. Progressive technology development must be followed by relevant sociological changes, including establishing a proper user awareness level. Even though compulsory driver training, required before obtaining a license, consists of selected support features, e.g. ABS (Anti-lock Braking System), it does not provide novice drivers with the necessary practical skills and knowledge of all automation features available on the market. To reduce the human error factor, the European Parliament adopted new regulations, including minimum safety requirements for new vehicles. This paper identifies the gap between the current approach toward teaching automation and necessary changes that should be made to ensure road safety. It provides an overview of ADAS functions allowed to be used during driving license exam of category B in different European countries. Moreover, the publication contains results of work carried out under the Trustonomy project. Outcomes obtained from the questionnaires were used to develop new driver training curricula. The publication discusses the developments of a survey conducted among 83 Polish drivers and 91 car fleet managers. The paper reveals their attitude and expectations towards driver training. The results indicate that despite the awareness of ADAS's positive impact on safety (80% of drivers vote, 96% of car fleet managers votes), man people still didn't take part in any training and still do not know how to use systems properly. Even more worrying is the fact that more than 50% of drivers admitted they acquired knowledge about system operation based on their own mistakes. Many responders expressed their interest in acquiring new knowledge. This situation indicates an urgent need to introduce changes to the driver training system. Therefore, the publication highlights different regulatory boundaries across Europe and stresses the need to update existing curricula to introduce proper automation-related training.
    Źródło:
    Archives of Transport; 2023, 67, 3; 21--34
    0866-9546
    2300-8830
    Pojawia się w:
    Archives of Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An offline path planning method for autonomous vehicles
    Autorzy:
    Barsi, Á.
    Nyerges, Á.
    Potó, V.
    Tihanyi, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/111781.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    connected and automated vehicles
    autonomous driving
    self-driving vehicles
    trajectory planning
    path planning
    sterowanie pojazdem
    zautomatyzowany pojazd
    pojazdy samojezdne
    planowanie trajektorii
    planowanie ścieżki
    planowanie trasy
    pojazd autonomiczny
    Opis:
    Driving a road vehicle is a very complex task in terms of controlling it, substituting a human driver with a computer is a real challenge also from the technical side. An important step in vehicle controlling is when the vehicle plans its own trajectory. The input of the trajectory planning are the purpose of the passengers and the environment of the vehicle. The trajectory planning process has several parts, for instance, the geometry of the path-curve or the speed during the way. Furthermore, a traffic situation can also determine many other parameters in the planning process. This paper presents a basic approach for trajectory design. To reach the aim a map will be given as a binary 2204 x 1294 size matrix where the roads will be defined by ones, the obstacles will be defined by zeros. The aim is to make an algorithm which can find the shortest and a suitable way for vehicles between the start and the target point. The vehicle speed will be slow enough to ignore the dynamical properties of the vehicle. The research is one of the first steps to realize automated parking features in a self-drive car.
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2018, 19; 37-42
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies