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智能车辆左转是最为复杂的驾驶任务之一,现有的基于强化学习的智能车辆左转决策模型,将上流感知模块的输出直接作为左转决策算法的状态空间,与人类驾驶员相比缺乏对感知信息的筛选和推理,使得决策算法很难收敛到一个较优的决策策略。本文通过对驾驶员感兴趣区域建模,将其融入基于近端策略优化(PPO)强化学习的决策算法中,过滤掉冗余的感知信息,使智能车辆关注对决策有用的信息区域;为了充分考虑周边车辆的交互关系,将注意力机制加入基于PPO的强化学习决策算法中;从智能车辆的安全、高效和舒适的3个方面设计奖励函数,以引导智能车辆的学习方向。实验结果表明,融入驾驶员感兴趣区域模型和注意力机制的决策框架优于其他的基线框架,收敛速度更快,提高了智能车辆决策的安全性和通行效率。 相似文献
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体外分离人外周血CD8+T细胞,用植物凝结素(PHA)刺激活化,利用原子力显微镜(AFM)观察CD8+T细胞的形貌,并结合针尖修饰技术对力谱进行分析,确定了CD8抗原分子的分布.结果表明,与静息的CD8+T细胞相比,活化后的CD8+T细胞直径和高度增大,细胞表面变得更粗糙;CD8抗原-抗体的相互作用力大约是非特异性黏附力的5倍,活化后的CD8+T细胞上特异性黏附力(即CD8抗原分子位置)分布不均匀,其表面的CD8抗原分子分布以纳米团簇分布为主,CD8分子聚集更为明显,CD8+T细胞上CD8抗原-抗体相互作用力不随着活化而发生明显变化,说明CD8抗原-抗体之间具有高选择性.原子力显微镜为特异性T细胞的抗原识别和活化研究提供了一种新手段,能够使T细胞抗原识别和活化的机制得到更好地阐明. 相似文献
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