亿迅智能制造网
单行道双车对向时，人类驾驶员通过眼神、手势、车辆微动完成“谁让路、谁先行”的即时协商。自动驾驶车辆缺乏这种社会性交互能力，难以在无明确交通规则的窄路场景中安全高效通行。
研究员 Christoph Killing 团队基于多智能体强化学习（MARL），建模驾驶员“合作性”参数（主动让行概率），让自动驾驶车在仿真中展现防御性驾驶、解读对手意图等类人行为。
当前仍面临过度激进/过度保守配对导致的乘坐体验差、仅限仿真环境、不支持倒车等问题。后续将扩展至人车混行、引入倒车恢复机制、推进实车测试。
传感器
Kordsa（土耳其伊斯坦布尔）美国子公司Axiom Materials（美国加州圣安娜）报告，通过推出新型窄带预浸料为可持续出行贡献力量。相比传统2D复合材料，Axiom称这些碳纤维带预浸料专为耐高温设计，可用于电动、压缩天然气（CNG）和氢动力飞机及车辆等运输应用。 提升安全增强强度减少废料 耐高温适配关键应用 据公司称，窄带预浸料旨在提高安全性、增加强度、减少废料并耐高温，适用于关键电池包容、高压容器及支撑下一代运输的结构部件。 Axiom Materials首席执行官Dr. Johnny Lincoln表示：将可持续性置于活动核心，我们很高兴通过两款新预浸料拓展复合材料领域能力。AX
隔离早期，诺特丹大学教授、机器人工程师Yasemin Ozkan-Aydin利用居家时间组装机器人。 Ozkan-Aydin开发协作腿部系统，作为团队在复杂地形机动。 为在粗糙地形和狭窄空间移动，Ozkan-Aydin提出机器人物理连接可增强机动性。如果单个机器人无法独自移动物体，为何不让机器人形成更大多足系统完成任务？ 这正是蚂蚁所做。 “蚂蚁收集运输物体时，若一只遇到障碍，群体协作克服。如路径有间隙，它们用身体搭桥让其他蚂蚁通过——这是本研究灵感，”Ozkan-Aydin在近期新闻稿中说。“通过机器人技术，我们能更好理解这些生物系统动力学和集体行为，探索未来如何使用此类技术。” 用3D打印
随着COVID-19病例全国增加，城市官员面临防控感染传播与支持商业的艰难平衡。斯坦福大学计算机模型以其创作者希望的方式展示流动性和接触模式，有望帮助社区领导者决策。 斯坦福团队表示，其模型的特异性可作为官员的宝贵工具，模拟揭示了场所限制容量开放时，新增感染与销售损失之间的权衡。 主要结论：根据模型（及上方斯坦福大学视频），将入住率上限限制在最大容量50%，经济仅损失5%-10%的客流量，但总感染数减少50%以上。 利用手机匿名大规模数据，斯坦福团队分析美国10大都会区（包括亚特兰大、达拉斯、纽约市——总计超9800万人）的移动模式。 计算机模型通过分析驱动感染风险的三因素，准确预测了春季这
自主技术在采矿、农业领域已深度确立 车企当前最大焦点是自动驾驶乘用车。传统车企与苹果、谷歌等科技巨头竞相开发辅助或全自动驾驶的汽车、轻卡。 重型车辆制造商已率先实现。卡特彼勒（伊利诺伊皮奥里亚）在卡内基梅隆国家机器人工程中心（匹兹堡）协助下，推向市场用于采矿等场景的自主卡车。约翰迪尔（伊利诺伊莫林）旗下John Deere是自主农用车早期开发者，多年获NASA技术支持。 催化剂是降本增效需求。自主矿卡无司机可连续作业；自主拖拉机精准播种施肥，消除重叠节约成本。 此类车辆在矿区、农田行驶指定非公路路线，远比开放道路自主导航简单。 “农用/矿用车辆应用场景虽复杂但更受约束”，卡内基梅隆机器人研究
