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趋势分析之自动驾驶技术

作者: AMiner

浏览量: 84

时间: 2019-01-10 02:36

关键词: 通讯与人工智能,TR报告

根据Trend analysis我们可以发现,自动驾驶技术当前最热门的话题是adaptive control。

AMiner全新功能技术趋势分析Trend analysis(http://trend.aminer.cn )基于AMiner 2亿篇论文数据进行深入挖掘,包括对技术来源、热度、发展趋势进行研究,进而预测未来的技术前景。技术趋势分析描述了技术的出现、变迁和消亡的全过程,可以帮助研究人员理解领域的研究历史和现状,快速识别研究的前沿热点问题。


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自动驾驶技术(autopilot)通常采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达作为感知工具,采用机器学习、深度学习算法处理感知工具收集来的动态路况信息生成安全驾驶相关的指令。目前,该项技术被广泛应用于汽车、航空航天等领域。

下面我们用Trend analysis分析自动驾驶领域的研究热点。下图是当前该领域的热点技术趋势分析,通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域TOP10的热点研究话题有adaptive control、closed loop systems、stabilityanalysis、neuralnetwork、mathematical model、nonlinear control systems、dynamic surface control、fuzzy control、slidingmode control、nonlinear systems。



根据Trend analysis我们可以发现,当前最热门的话题是adaptive control,该技术从2004年开始研究热度迅速上升。变化较大的Stability analysis 自2007年开始研究热度经历了一定的起伏,但在2016年研究热度迅速回升一跃成为近期热点话题之一。有意思的是dynamic surface control的研究热度尽管近几年相对而言较为低调,但在2010-2013年期间成为了当时热门话题的top3。


伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Naira Hovakimyan教授2008年在IEEE Transactions on Automatic Control上发表了题为《Design and Analysis of a Novel ${\cal L}_1$ Adaptive Control ArchitectureWith Guaranteed Transient Performance》的文章,该篇文章提出了一种新的自适应控制结构,可以快速适应并同时确保系统的信号、输入和输出均匀有界的瞬态响应。


大连海事大学的李铁山教授也是国内该领域的代表人物,李教授在2011年发表的《Observer-Based Adaptive Fuzzy Backstepping DynamicSurface Control for a Class of MIMO Nonlinear Systems》一文,针对一类具有不可测量状态的多输入多输出非线性系统,开发了一种具有自适应模糊反推动态面控制(DSC)方法。该方法不仅克服了反步设计方法中固有的“复杂性爆炸”问题,还克服了不可用状态测量问题。


目前自动驾驶技术被广泛应用于汽车、航天航空等领域,各大自动驾驶技术研发企业与传统汽车制造厂商均在努力加速实现自动驾驶汽车的商业化进程。到2020年,过去积累的自动驾驶技术科研成果即工程进步都将成为现实。同时,由于人工智能的大量应用,自动驾驶技术更依赖于网络,如通过云端获取高精地图、精准导航等的数据,其安全性显得尤为突出。如何打造安全可靠的数据链路,不被黑客侵扰等也将是需要长期面临的困难和挑战。


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