基于GPU的稀疏矩阵运算并行优化

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近年来,随着汽车的普及,由人为因素导致的道路交通事故以及交通拥堵现象越来越严重,对智能交通系统的研究需求迫在眉睫。无人驾驶车辆作为智能交通系统的核心,已经受到了学术界的广泛关注。本文针对超车场景和交叉路口场景,对无人驾驶车辆的轨迹规划和轨迹跟踪算法展开了研究。首先,本文设计了超车场景中无人驾驶车辆的轨迹规划和轨迹跟踪策略。考虑控制输入、避障等多种约束,采用高斯伪谱法规划超车轨迹,并提出了变时域模型
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脑控车辆是指利用脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)解析驾驶员的脑电信号(EEG)从而获得控制命令的车辆。脑控车辆的研究既能促进人工智能、人机交互的发展,又能扩大残疾人或肢体运动受限者的活动范围,而且也为其他智能型设备的研究提供了经验借鉴,因此具有重要意义和广阔的应用前景。然而脑控车辆性能受BCI本身性能影响较大。目前,BCI性能受限:一是BCI的识别准确率随受试者
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