10、人工智能在交通系统中的应用：从无人机到自动驾驶

人工智能在交通系统中的应用：从无人机到自动驾驶

1. 无人机相关应用与优化

1.1 无人机轨迹设计与能效提升

在无人机应用中，有两个关键问题备受关注：一是如何设计无人机轨迹以缩短任务完成时间；二是怎样提高无人机辅助信息传播和数据收集的能源效率。

对于无人机轨迹设计问题，研究人员提出了基于图验证方法来检查连接质量。通过检查无人机任务期间的GBS - UAV关联序列，能够得到最优的无人机轨迹。

在提高能源效率方面，研究人员先在无人机辅助网络中构建了能源效率最大化问题，其中簇头具有不同的信噪比水平和地理位置。基于潜在博弈，提出了一种博弈论的数据收集方法，在公平性约束下优化时隙分配，同时还分析了该博弈的无政府代价。大量模拟实验表明，该方案在不同环境下都具有有效性。

1.2 人工智能与无人机结合的优势

随着人工智能的发展，其与无人机的结合能提升整个系统的智能水平，有利于无人机轨迹设计和部署，还能提高基于无人机的通信质量。

例如，为了优化云无线接入网络（CRAN）中无线设备的体验质量（QoE），研究人员提出了一种基于概念器的回声状态网络（ESNs）的机器学习框架。该框架能有效预测每个用户的内容请求分布和移动模式，进而得到最优的用户 - 无人机关联、无人机的最优位置以及无人机缓存的内容。

在蜂窝 - 无人机网络中，无人机通过协作传感和传输执行传感任务以最小化信息延迟。但协作传感和传输与无人机轨迹紧密相关，使得轨迹设计具有挑战性。研究人员利用深度强化学习（DRL），提出了一种复合动作演员 - 评论家算法来学习无人机轨迹设计的最优策略。

2. 人工智能在自动驾驶中的应用