Phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến là quá trình kết hợp dữ liệu dễ xảy ra lỗi, không đồng nhất, không đầy đủ và mơ hồ để thu thập mức độ nhận thức tình huống cao hơn. Về nguyên tắc, tất cả các sinh vật sống đều kết hợp thông tin từ các giác quan bổ sung của chúng để phối hợp hành động cũng như phát hiện và xác định vị trí nguy hiểm. Trong phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến, quá trình này được chuyển sang các hệ thống điện tử dựa trên một số nhận thức về những gì đang xảy ra trong một số lĩnh vực quan tâm nhất định.

Phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến là quá trình kết hợp dữ liệu dễ xảy ra lỗi, không đồng nhất, không đầy đủ và mơ hồ để thu thập mức độ nhận thức tình huống cao hơn. Về nguyên tắc, tất cả các sinh vật sống đều kết hợp thông tin từ các giác quan bổ sung của chúng để phối hợp hành động cũng như phát hiện và xác định vị trí nguy hiểm. Trong phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến, quá trình này được chuyển sang các hệ thống điện tử dựa trên một số nhận thức về những gì đang xảy ra trong một số lĩnh vực quan tâm nhất định.

Cuốn sách kết hợp bình luận và hiểu biết sâu sắc từ các chuyên gia trong ngành cũng như học viện và mô tả một chuyến đi tàu lượn siêu tốc từ ý tưởng khái niệm qua giai đoạn cường điệu khi các nhà công nghệ và kỹ sư nhiệt tình ủng hộ sự phát triển nhanh chóng khi nhiều người khác trong ngành hàng hải cảm thấy bị ép buộc nhưng phải vật lộn để làm theo và cuối cùng là đưa ra quan điểm thận trọng hơn khi kinh nghiệm tích lũy bắt đầu cho thấy những hạn chế, rủi ro và thiếu một trường hợp kinh doanh chung. Cuốn sách này dành cho bất kỳ ai làm việc, nghiên cứu hoặc chỉ đơn giản là quan tâm đến vận chuyển và lĩnh vực hàng hải và sự phát triển của vận chuyển tự động. Đối tượng mục tiêu bao gồm các cơ quan quản lý, nhà giáo dục, nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà sản xuất.

Cuốn sách này cung cấp thông tin về các nguyên tắc cơ bản của động lực học, mô hình hóa, mô phỏng và xe tự hành.

Cuốn sách được tổ chức thành bốn phần: Giới thiệu, Công nghệ hỗ trợ phương tiện tự hành, Tiềm năng và ứng dụng phương tiện tự hành và Thách thức và quan điểm.

Sự chú ý trong cộng đồng an toàn AI ngày càng bắt đầu bao gồm các cân nhắc chiến lược về phối hợp giữa các bên liên quan trong lĩnh vực AI và an toàn AI, bên cạnh công việc ngày càng tăng về các cân nhắc kỹ thuật trong việc xây dựng hệ thống AI an toàn. Sự thay đổi này có một số lý do: Hiệu ứng cấp số nhân, chủ nghĩa thực dụng và tính cấp bách. Với lợi ích của sự phối hợp giữa những người làm việc hướng tới siêu trí tuệ an toàn, cuốn sách này khảo sát nghiên cứu đầy hứa hẹn trong lĩnh vực mới nổi này liên quan đến an toàn AI.

Cuốn sách tập trung phân tích các vấn đề liên quan đến cơ chế điều khiển, an toàn, năng lượng, tác động môi trường và yếu tố xã hội của xe tự hành.

Cuốn sách kết hợp bình luận và hiểu biết sâu sắc từ các chuyên gia trong ngành cũng như học viện và mô tả một chuyến đi tàu lượn siêu tốc từ ý tưởng khái niệm qua giai đoạn cường điệu khi các nhà công nghệ và kỹ sư nhiệt tình ủng hộ sự phát triển nhanh chóng khi nhiều người khác trong ngành hàng hải cảm thấy bị ép buộc nhưng phải vật lộn để làm theo và cuối cùng là đưa ra quan điểm thận trọng hơn khi kinh nghiệm tích lũy bắt đầu cho thấy những hạn chế, rủi ro và thiếu một trường hợp kinh doanh chung. Cuốn sách này dành cho bất kỳ ai làm việc, nghiên cứu hoặc chỉ đơn giản là quan tâm đến vận chuyển và lĩnh vực hàng hải và sự phát triển của vận chuyển tự động. Đối tượng mục tiêu bao gồm các cơ quan quản lý, nhà giáo dục, nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà sản xuất.

Trọng tâm của công trình này là về hành vi lái xe của con người trong giao thông đường bộ. Hai khía cạnh của nó được đề cập, dự đoán về nó, bao gồm xác định các yếu tố ảnh hưởng có liên quan, cũng như tạo ra hành vi cho xe tự hành. Dự đoán hành vi dựa trên một nghiên cứu thực địa trong đó những người tham gia lái một chiếc xe đo lường qua giao thông nội thành. Sử dụng các quỹ đạo đã lái và các đặc điểm phức tạp của bản ghi lidar để mô tả môi trường xung quanh tại giao lộ, giao thông tại đó và đường lái xe được xác định. Hành vi lái xe được đặc trưng bởi các đặc điểm khác. Dựa trên các đặc điểm phức tạp, các mô hình hồi quy được đào tạo để dự đoán các đặc điểm hành vi. Đối với điều đó, hồi quy tuyến tính, rừng ngẫu nhiên và máy tăng cường độ dốc được sử dụng. Các tập hợp đặc điểm phức tạp khác nhau, bao gồm cả những tập hợp được giảm bớt với sự trợ giúp của bộ mã hóa tự động, được sử dụng để dự đoán. Kết quả cho thấy hành vi lái xe có thể được dự đoán một cách đáng tin cậy

Cuốn sách này cung cấp thông tin về các nguyên tắc cơ bản của động lực học, mô hình hóa, mô phỏng và xe tự hành.