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在自动驾驶汽车中的计算机视觉应用
摘要 - 自主车是指能够感知其周围环境的车辆，并且很少或没有人类驾驶员的投入。感知系统是一个基本组件，它使自动驾驶汽车能够收集数据并从周围的环境中提取基本信息，以确保安全驾驶。受益于计算机视觉的最新进展，可以使用诸如照相机，激光雷达，雷达和超声传感器等传感器来实现感知任务。本文回顾了过去十年中发表的有关计算机视觉和自动驾驶的出版物。尤其是我们首先研究自动驾驶系统的演变，并总结了来自不同国家的主要汽车企业家开发的系统。第二，我们研究了通常用于自动驾驶的传感器和基准数据集。然后，讨论了对自动驾驶的计算机视觉应用的全面概述，例如深度估计，对象检测，车道检测和交通标志识别。此外，我们会回顾公众对自动驾驶汽车的意见和关注。根据讨论，我们分析了自动驾驶汽车面临的当前技术挑战。最后，我们提供了见解，并指出了一些有希望的未来研究方向。本文将帮助读者从学术和行业的角度了解自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车中的数据授权和验证
摘要 - 自主系统在新车辆中越来越普遍。由于它们的环境友好性和显着提高道路安全性的显着能力，这些车辆近年来获得了广泛的认可和接受。自动驾驶系统（AD）是复杂的系统，它们结合了许多传感器和执行器，以自主，普遍和交互式与环境相互作用。因此，目前正在进行许多研究，以与这些快速发展保持同步。本文旨在全面概述ADS技术的最新进步。它可以深入了解有关分布式系统中数据和信息流的详细信息，包括自动驾驶汽车以及其他各种支持服务和实体。根据监管标准，强调了数据验证和系统要求，例如安全性，隐私，可扩展性和数据所有权。最后，将讨论AVS领域的几个当前研究方向。
电动汽车中的网络安全
电动汽车（EV）提供了有希望的解决方案，可减少温室气体排放并实现运输部门的可持续性目标。但是，EV的连通性和自动化的提高也引入了明显的网络安全风险。本文对电动汽车的当前网络安全状态进行了全面审查。它首先检查了电动汽车的电子控制单元，电池管理系统，充电基础设施和车辆到所有设施（V2X）通信中的独特攻击表面和漏洞。确定确保电动汽车的关键挑战，例如安全的台式软件更新，保护用户隐私以及管理互连系统的复杂性。然后，本文调查并进行了严格分析文献中提出的各种防御技术，包括加密安全协议，入侵检测系统，风险评估框架以及特定于电动汽车的网络安全标准/法规。新兴的网络安全技术，例如区块链和电动汽车的机器学习。最后，突出了这个快速发展的领域中的开放研究问题和未来的方向。本评论旨在提高人们对EV网络安全的认识，并为开发安全且值得信赖的电动移动解决方案提供基础。
在汽车中管理操作和供应链...
Cutthroat汽车行业的抽象盈利能力，客户满意度和创新取决于管理良好的运营和供应网络。管理汽车行业的运营和供应链很复杂，本文为此奠定了一个全面的框架。汽车行业有效运营管理不可或缺的一部分是需求预测和计划。使用协作预测方法，市场趋势分析和高级分析，汽车制造商可以改善生产计划，最大程度地减少库存成本，并预见需求的变化。通过使用精益制造技术（例如Just-Ind-Inter（JIT）生产）和总生产性维护（TPM）来实现浪费，提高过程效率和管理低库存水平。与供应商合作，不间断的材料流和供应链创新都可以通过供应商关系管理（SRM）来实现。汽车制造商可以通过公开沟通，共同努力改善流程以及制定有益于所有相关方的协议来提高产品质量，削减成本并降低供应链风险。汽车公司无法承受任何损害其声誉或客户忠诚度的产品缺陷，这就是为什么质量管理在该行业如此重要的原因。统计过程控制（SPC），故障模式和效果分析（FMEA）和六个Sigma是制造商用来及早发现和纠正缺陷的严格质量控制方法。这有助于他们维持高质量标准并满足客户需求。库存管理极大地帮助了汽车供应链中的运营效率和降低成本。通过平衡库存载有成本和服务水平，汽车制造商可以通过使用先进的库存优化技术，例如ABC分析，安全库存优化和需求驱动的补给策略来提高供应链敏捷性和响应能力。车辆制造商可以通过拥抱行业4.0技术（例如机器人技术，预测分析和物联网（IoT））来实现前所未有的操作透明度，灵活性和功效。利用实时数据见解，自动重复操作以及简化生产过程可以帮助汽车制造商在整个供应链中实现持续的改进和创新。具有整体方法的汽车制造商可以进行有效的供应链和运营管理，该方法结合了需求预测，精益制造，质量控制，库存优化，技术集成和持续改进的元素。因此，他们能够实现长期的增长，并因此在这一动态业务中保持领先地位。
电动汽车中的电池储能技术：对未来的概述和视角
运输的电气化带来了电池技术的各种景观，用于为电动汽车供电（EV）。本评论探讨了电动汽车中使用的各种电池及其对可持续发展的未来的影响。从传统的铅酸到先进的锂离子，钠离子，锌 - 空气和石墨烯电池的演变，以能量密度，充电能力，环境影响和成本效益进行检查。比较分析强调了每种电池类型的优势和局限性，以解决范围，充电速度，寿命和可持续性等关键因素。这种全面的探索强调了电池技术在塑造电动汽车的性能，范围和采用方面的关键作用。通过深入研究这些独特的电池化学及其在电动汽车中的应用，本综述为每种技术有助于更清洁，更节能的运输系统的潜力提供了见解。最终，这种知识有助于将过渡转向汽车行业的可持续和电动未来。关键字：电动汽车；电池；储能；铅酸；锂离子
在汽车中管理操作和供应链...
2指南，Galgotias大学的摘要获利能力，客户满意度和Cutthroat汽车行业的创新取决于管理良好的运营和供应网络。管理汽车行业的运营和供应链很复杂，本文为此奠定了一个全面的框架。汽车行业有效运营管理不可或缺的一部分是需求预测和计划。使用协作预测方法，市场趋势分析和高级分析，汽车制造商可以改善生产计划，最大程度地减少库存成本，并预见需求的变化。通过使用精益制造技术（例如Just-Ind-Inter（JIT）生产）和总生产性维护（TPM）来实现浪费，提高过程效率和管理低库存水平。与供应商合作，不间断的材料流和供应链创新都可以通过供应商关系管理（SRM）来实现。汽车制造商可以通过公开沟通，共同努力改善流程以及制定有益于所有相关方的协议来提高产品质量，削减成本并降低供应链风险。汽车公司无法承受任何损害其声誉或客户忠诚度的产品缺陷，这就是为什么质量管理在该行业如此重要的原因。统计过程控制（SPC），故障模式和效果分析（FMEA）和六个Sigma是制造商用来及早发现和纠正缺陷的严格质量控制方法。这有助于他们维持高质量标准并满足客户需求。库存管理极大地帮助了汽车供应链中的运营效率和降低成本。通过平衡库存载有成本和服务水平，汽车制造商可以通过使用先进的库存优化技术，例如ABC分析，安全库存优化和需求驱动的补给策略来提高供应链敏捷性和响应能力。车辆制造商可以通过拥抱行业4.0技术（例如机器人技术，预测分析和物联网（IoT））来实现前所未有的操作透明度，灵活性和功效。利用实时数据见解，自动重复操作以及简化生产过程可以帮助汽车制造商在整个供应链中实现持续的改进和创新。具有整体方法的汽车制造商可以进行有效的供应链和运营管理，该方法结合了需求预测，精益制造，质量控制，库存优化，技术集成和持续改进的元素。因此，他们能够实现长期的增长，并因此在这一动态业务中保持领先地位。
将AI和安全性整合到汽车中
技术进步的持续增长使我们进入了汽车行业的流域时刻，在该时刻，人工智能（AI）和先进的安全措施的融合正在定义自动性质的形状。这种集成标志着一个转折点，它有望不仅革新我们的行驶方式，而且会革新我们感知和与车辆互动的方式。[1]通过将AI功能和强大的安全协议无缝整合到汽车结构中，我们正在踏上迈向更智能，更安全，更复杂的移动性解决方案的旅程。本简介探讨了将AI和安全性整合到汽车中的变革性影响，探索由这种技术发展造成的多方面好处，新兴的挑战以及深刻的社会变化。作为基于AI的系统成为我们日常旅程不可或缺的一部分，在创新，安全和互联关系的推动下，驱动体验的新时代即将到来。重新想象人与机器之间的关系。
基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。
使用Kalman滤波器中的传感器融合在自动驾驶汽车中
期待，我们建议对高级传感器技术和融合算法进行进一步研究，以增强自动驾驶汽车的感知能力。此外，人工智能和机器学习技术的集成可以基于融合的传感器数据来实现更智能的决策过程。用于评估传感器融合算法的标准化协议和基准对于确保不同自主驾驶平台之间的互操作性和可靠性至关重要，这需要研究人员，行业利益相关者和监管机构之间的协作努力。总而言之，我们的研究通过利用传感器融合技术与卡尔曼过滤方法结合使用传感器融合技术来为更安全，更高效，更可靠的自主运输系统奠定基础。