The need of a self for self-driving cars a theoretical model applying homeostasis to self driving

本文探讨了通过一种稳态架构来增强自动驾驶汽车的自主性、安全性和效率性，从而为自动驾驶汽车创造一个“自我”的概念。所提出的系统集成了面向内部的传感器，以监测汽车的内部状态，例如金属车身、车轮、发动机和电池的状况，建立了代表最佳功能的基线稳态状态。然后，通过量化与稳态偏差有关的外向传感器（如摄像头和激光雷达）的数据来解释其对汽车稳态状态的影响。这与试图使汽车像人类一样“看到”现实，并以与人类相同的方式识别现实元素的方法形成对比。虚拟环境将被利用来加速培训。此外，汽车被编程为通过区块链技术进行通信和共享经验，从而从彼此的错误中学习，同时保持个性化的训练模型。提出了一种专门为自动驾驶汽车设计的语言，以实现对环境数据的细致解释和响应。这种架构允许自动驾驶汽车根据内部和外部反馈动态调整其行为，促进合作和持续改进。本研究最后讨论了人工智能发展的广泛影响、潜在的现实应用和未来的研究方向。

为自动驾驶汽车创建“自我”的概念，以提高其自主性、安全性和效率。

通过基于稳态的架构，将内向传感器与外向传感器相结合，以监测汽车的内部状态和外部环境，从而创建一个基准稳态状态，以优化汽车的功能。通过虚拟环境加速训练，使用区块链技术使汽车之间可以通信和分享经验，提出了专门为自动驾驶汽车设计的语言，使其可以根据内部和外部反馈动态调整行为。

论文提出了一个新的架构，解决了自动驾驶汽车在寻找稳定性和安全性之间的平衡的问题。使用虚拟环境和区块链技术加速训练和共享经验，提出了专门为自动驾驶汽车设计的语言，以更好地解释和响应环境数据。

在这个领域中，最近的相关研究包括“基于深度学习的自动驾驶汽车控制”和“自动驾驶汽车的人工智能安全”。