arXiv cs.RO 机器人学· Akshay Karjol, Shadi Alawneh·2026-10-15 12:00· 2 小时前精选AI 评分55

GPU 加速蒙特卡洛方法评估 AEB 安全阈值的实时性研究

Real-Time GPU-Accelerated Monte Carlo Evaluation of Safety-Critical AEB Systems Under Uncertainty

AI 导读

论文提出一种 GPU 加速的蒙特卡洛框架，用于在不确定性下对自动紧急制动（AEB）性能做随机评估，采用每线程一个采样点的执行策略，并在 GTX 1650、RTX 5070、Jetson Orin Nano 和 Jetson AGX Orin 四个平台上测试，峰值加速比达 54.57x。

推荐理由

论文给出四平台实测加速比与实时性预算数据，可评估GPU蒙特卡洛方法在车载嵌入式平台落地的可行性。