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摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
启用了高级的预测维护建模...
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