Key points are not available for this paper at this time.
لقد أعلنت ظهور المركبات الذاتية القيادة عن عصر تحولي في مجال النقل، مع إعادة تشكيل مشهد التنقل من خلال تقنيات متقدمة. في صلب هذا التطور يكمن دمج الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي يدفع المركبات إلى آفاق من الاستقلالية غير المسبوقة. بدءًا بمراجعة للمشهد الصناعي الحالي فيما يتعلق بمجال التصميم التشغيلي (ODD)، يتعمق هذا البحث في الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي في تشكيل قدرات اتخاذ القرار الذاتية في المركبات. يوضح الخطوات المتبعة في دورة حياة تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المركبات، مع معالجة تحديات مختلفة مثل السلامة والأمن والخصوصية والاعتبارات الأخلاقية في تطوير البرمجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي للمركبات الذاتية القيادة. تقدم الدراسة رؤى إحصائية حول استخدام وأنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر السنوات، مع إبراز المشهد البحثي المتطور داخل صناعة السيارات. علاوة على ذلك، يسلط البحث الضوء على الدور المحوري للمعاملات في تحسين الخوارزميات لكل من الشاحنات والسيارات، مما يمكّن المركبات من التكيف والتعلم وتحسين الأداء مع مرور الوقت. يختتم بتوضيح مستويات الاستقلالية المختلفة، وتفسير الاستخدام الدقيق لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومناقشة أتمتة المهام الرئيسية وحجم حزمة البرمجيات في كل مستوى. بشكل عام، يوفر البحث تحليلاً شاملاً للمشهد الصناعي الحالي مع التركيز على عدة جوانب حاسمة.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Divya Garikapati
Sneha Sudhir Shetiya
Big Data and Cognitive Computing
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Torc Robotics (United States)
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس Garikapati وآخرون (Sun,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/68e700f4b6db64358767b7c8 — DOI: https://doi.org/10.3390/bdcc8040042
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: