IEEE Intelligent Vehicle Symposium（IEEE 國(guó)際智能車大會(huì)）是IEEE智能交通協(xié)會(huì)舉辦的兩大年度旗艦會(huì)議之一，旨在為全球該領(lǐng)域相關(guān)的研究人員、工程師、學(xué)者提供當(dāng)今最先進(jìn)技術(shù)的交流研討機(jī)會(huì)，是智能車領(lǐng)域水平最高、規(guī)模最大、歷史最為悠久的世界頂級(jí)大會(huì)。第29屆國(guó)際智能車大會(huì)將于2018年6月26日至30日在中國(guó)常熟召開(kāi)。IV會(huì)議有著較為嚴(yán)苛的錄用標(biāo)準(zhǔn)，本屆IEEE IV大會(huì)共收到來(lái)自34個(gè)國(guó)家的603篇論文，接收論文347篇，錄取率為57%。 ~?lmkfy  
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　　近日，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院集成所汽車電子研究中心研究員李慧云及其研究團(tuán)隊(duì)的相關(guān)論文Real-time Pedestrian and Vehicle Detection for Autonomous Driving（《自動(dòng)駕駛的實(shí)時(shí)行人車輛檢測(cè)》）和Improved Sliding-Mode On-line Adaptive Position Control for AMT Clutch Systems Based on Neural Networks（《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的AMT離合器系統(tǒng)滑模在線自適應(yīng)位置控制》）被IEEE IV2018會(huì)務(wù)組公布確認(rèn)接收。 MWn[]'TpH  
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　　Real-time Pedestrian and Vehicle Detection for Autonomous Driving（《自動(dòng)駕駛的實(shí)時(shí)行人車輛檢測(cè)》）論文第一作者楊志恒給出了一種基于YOLOv2優(yōu)化特征提取的行人檢測(cè)和車輛檢測(cè)算法。該研究采用關(guān)于特征框大小的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)行人標(biāo)簽和車輛數(shù)據(jù)集標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)分析，然后設(shè)計(jì)出更符合行人和車輛特征的預(yù)選框的初始值，結(jié)合一些深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧，進(jìn)而優(yōu)化提升行人和車輛的目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該優(yōu)化算法滿足低速自動(dòng)駕駛的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。 f[$Z<:D-ve  
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　　Improved Sliding-Mode On-line Adaptive Position Control for AMT Clutch Systems Based on Neural Networks（《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的AMT離合器系統(tǒng)滑模在線自適應(yīng)位置控制》）論文第一作者鄒潔提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的二階滑模位置控制器�？刂破�參數(shù)通過(guò)在線自適應(yīng)調(diào)整獲得，以控制離合器系統(tǒng)在車輛起步階段對(duì)位置軌跡有更快更準(zhǔn)的跟蹤表現(xiàn)，該方法有別于傳統(tǒng)依賴手動(dòng)離線調(diào)節(jié)控制器參數(shù)并將其固化，在線自適應(yīng)調(diào)整的參數(shù)不僅顯著提高了控制器對(duì)被控對(duì)象變化的適應(yīng)性及對(duì)外部干擾等不確定因素的魯棒性，同時(shí)大幅降低了對(duì)工程師經(jīng)驗(yàn)的依賴及反復(fù)試驗(yàn)的時(shí)間成本，從而全面提升了控制器的泛華能力。 -s:NF;"  
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　　此外，由李慧云主持的題為Intelligent Transportation and Autonomous Vehicles（智能交通與自動(dòng)駕駛）的 IEEE IV2018大會(huì)研討會(huì)將于6月26日至30日在中國(guó)常熟召開(kāi)。  Y}Nd2  
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