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运输设计的未来：在自动驾驶汽车中平衡美学和功能
摘要。本研究研究了汽车设计的快速变化和竞争领域，特别关注自动驾驶汽车的引入。该研究将对话的重点从传统的汽车设计方法转移到利用自主技术机会的新型，以用户为中心的技术。此外，它评估了不同设计选择对城市内用户，保护和运输经验的潜在影响。此外，该研究还对即将到来的移动性设计的转变和变化也提供了现实的观点，从而预测了自动驾驶汽车对个人和社会交通模型的重大影响。在美学方面，设计自动驾驶汽车的建议突出显示了实用性和功效之间的平衡，而不会损害美学吸引力。建议合并可根据不同用户需求进行更改的适应性设计特征，同时还为人体工程学和改善用户交互的简单设计提供了重视。应增强车辆空气动力学，并应尽可能使用可持续材料，因为这些动作可以帮助减少排放和能源使用。此外，设计过程必须考虑到包括人工智能和机器学习在内的尖端技术的整合，以改善车辆的功能，同时验证美学改善对车辆的效率没有影响。
AI至V2X自动驾驶汽车中的隐私和安全问题：调查
摘要。人工智能（AI）正在改变我们每天使用的所有技术。比以往任何时候都更接近汽车自主权的目标，这已经是长期以来的。大型汽车制造商还花费了数十亿美元来开发自动驾驶汽车（AVS）。在这项新技术的优势中，有可能增加乘客安全性，减少拥挤的道路，交通减少，优化的交通，减少燃油消耗，减少污染和改善的旅行体验。但是，此范式更改也存在新的安全性和隐私问题。以前简单的机械设备，车辆已被计算机化，网络和智能。他们收集了大量数据，必须避免入侵。在本文中，我们研究了AVS中的隐私问题和安全障碍。我们使用逐层方法研究了几次攻击。它总结了这些研究工作的贡献，并根据应用领域对它们进行了分类。它还确定了需要解决的开放问题和研究挑战，以充分实现AI在推进V2X系统中的潜力。我们的目的是提供有关围绕AVS的未解决研究问题的见解，并提出未来的询问路线。
重型电动汽车中锂离子电池的建模，参数识别和老化敏感的管理
电池是对完整电动汽车（EV）的成本和环境足迹产生重大影响的组件。因此，有强大的动力可以最大化其利用率。用法限制由电池管理系统（BMS）执行，以确保安全操作并限制电池降解。限制往往是保守的，以说明电池状态估计的不确定性以及由于老化而导致的电池特性变化。为了提高利用率，需要对衰老敏感的电池管理。这是指管理策略，该策略是a）根据其状态调整电池期间的寿命，b）根据特定应用程序的要求平衡利用率和退化之间的权衡。在最新的电池安装中，仅测量了三个信号；电流，电压和温度。但是，必须估计的其他州（例如其最先进的（SOC）或局部浓度和潜力）对电池的行为进行了政府。因此，BMS依靠模型来估计状态并执行控制动作。为了实现点a）和b），必须在船上更新用于状态估计和控制的模型。更新的型号还可以实现诊断电池的目的，因为它反映了电池老化电池的变化。本论文研究了从操作EV数据中识别电化学和经验蝙蝠模型的鉴定。此外，IT研究了基于模型的最佳和自适应快速充电策略。工作分为四个主要研究。1）在驾驶数据上鉴定了经验线性参数变化（LPV）动态模型。模型参数是作为测得的温度，电流幅度和估计的开路电压（OCV）的功能提出的。处理电池电压响应的时间尺度差异，采用了连续的时间系统识别。我们得出的结论是，与离散和时间不变的对应物相比，所提出的模型具有较高的预测能力。2）对高阶电化学模型的参数进行了全局灵敏度分析。用实际电动汽车的测量电流曲线用作输入，并且评估了参数对建模细胞电压和其他内部状态的影响。研究表明，为了激发所有模型参数，需要高电流率，较大的SOC跨度以及更长的电荷或放电期的输入。这仅在电动卡车的数据集中存在，该电池组很少。来自带有更多包装（电动总线）和有限的SOC操作窗口（插电式混合动力卡车）的车辆的数据集激发了更少的模型参数。3）我们还投资了设计充电电流以增加其有关模型参数的信息内容，而不是使用驱动数据来参数化模型。这是在频域中作为最佳实验设计问题的提法。基于等效电路模型（ECM）状态优化了对衰老敏感的快速充电过程。最后，结合最佳快速电荷和
使用自动驾驶汽车中的机器学习的感知和决策的协作研究
摘要。自动驾驶汽车是当今技术领域中最受关注的边界领域之一。本文对机器学习对自动驾驶汽车的感知和决策的合作进行了深入研究，旨在提高自动驾驶汽车的性能，安全性和可靠性。感知系统和决策系统的协同作用对于意识到自主驾驶的愿景至关重要。在感知方面，本文研究了各种传感器技术和深度学习算法的应用，包括目标检测，道路建模和障碍物识别。在决策方面，本文着重于路径计划，控制算法和安全性。此外，本文分析了感知错误对决策的影响以及数据共享和集成的重要性。通过实验和案例研究验证了感知和决策的协同作用，并根据实验结果讨论了未来的研究方向。本文的研究结果为自主驾驶技术的进一步发展提供了强有力的支持，并有望促进自动驾驶汽车的广泛应用。
海报：绕过自动驾驶汽车中的基于控制不变的防御
摘要 - 自治车辆（AV）越来越受到黑客的攻击。但是，AVS的系统安全至关重要，因为任何成功的攻击都会导致严重的经济损失，设备损失甚至人类生命的损失。评估新算法的良好安全原则是表明该提案对强大的对手有抵抗力。因此，在这张海报中，我们意识到最糟糕的攻击类型，称为隐形攻击，对转向控制系统，这对于AVS的横向控制很重要。我们提出的隐形攻击的核心是使用模型预测性控制（MPC），状态空间模型（SSM），系统识别（SI）和动态时间扭曲（DTW）允许攻击者准确模拟系统行为，从而允许它们执行不可检测的攻击。
对自动驾驶汽车中嵌入式系统的全面审查：趋势，挑战和未来方向
自动驾驶汽车中嵌入式系统的集成代表了汽车行业的变革范式转变，为增强安全性，效率和用户体验提供了前所未有的机会。这篇全面的评论探讨了自动驾驶汽车中嵌入式系统的当前景观，深入研究了新兴趋势，持续的挑战以及未来的方向，这些方向塑造了这一快速发展的领域的轨迹。审查首先要在自动驾驶汽车的背景下检查嵌入式系统的基础概念，从而阐明了硬件和软件组件之间的复杂相互作用。它调查了赋予这些系统能力的最先进技术，包括高级传感器，执行器和通信协议，突出了其在自主驾驶的感知，决策，决策和控制方面中的关键作用。本评论中讨论的突出趋势之一是越来越依赖嵌入式系统内的人工智能（AI）和机器学习算法。这些智能算法的结合使车辆能够适应和从现实世界中学习，从而增强了它们驾驭多样化和动态环境的能力。此外，该评论还阐明了人们对连接性和边缘计算的日益强调，这说明了嵌入式系统如何利用这些技术来促进车辆及其周围基础设施之间的无缝通信。尽管有前途的进步，但审查批判性地研究了持续的挑战，这些挑战阻碍了自动驾驶汽车中嵌入式系统的广泛采用。分析了诸如安全问题，网络安全威胁和监管框架之类的问题，从而提供了对这些技术运行的复杂生态系统的见解。在解决自动驾驶汽车中嵌入式系统的未来方向时，该评论设想了以跨行业的连续创新和协作为标志的轨迹。它预计嵌入式系统会发展到更健壮，适应性和耐断层的体系结构，为增加自主权和广泛部署自动驾驶汽车铺平了道路。这项全面的审查提供了对自动驾驶汽车中嵌入式系统的整体理解，封装了当前趋势，挑战和未来的方向。随着汽车景观经历了范式的转变，这项审查是研究人员，从业人员和决策者寻求驾驶自动驾驶汽车技术动态地形的宝贵资源。
第一个发生了5年累积发生率... 深度学习，用于自动测量心脏移植尺寸匹配的心脏总量 对电动汽车中使用的各种电池组的计算分析
在这项SNDS研究中，基线时没有CVRD的2型糖尿病的比例比使用相同的核心方案[17]在先前的6个国家研究中发现的三分之二。这可能对应于莫妮卡项目[33]所证明的众所周知的南北心血管风险，与法国相比，北欧国家（例如挪威，瑞典，英国）等北欧国家的发病率更高，德国和荷兰的发病率更高。这也是由于各种数据库中可用的信息。的确，六个国家（挪威，瑞典和日本）中的三个仅考虑了住院患者，他们通常比其他人口更健康的门诊病人更为严重。此外，在我们的研究中，在基线中没有CVRD的患者比例可能会被低估
审查电动汽车中使用的转换器-IJRPR
电动汽车由于其巨大的环境利益以及减少对化石燃料的依赖的潜力而变得越来越流行。它们产生零直接排放，这可以帮助减轻空气污染并减少温室气体排放，从而促进应对气候变化的努力。电动汽车（EV）是一款由一个或多个电动机供电的汽车，使用存储在可充电电池或其他储能设备中的能量。与在汽油或柴油机上运行的传统内燃机车辆不同，电动汽车是由电动电动机推动的，电动汽车储存在车载电池中。在电动汽车中，转换器是必不可少的组件，可促进各种电气系统的高效和可靠运行。转换器的主要功能是将直流电流（DC）功率转换为交流电（AC）功率，反之亦然，具体取决于特定组件的要求。转换器对于电动汽车中的有效操作至关重要。他们将高压直流电源从电池转换为电动机的交流电源，从而使车辆推进。转换器还管理功率流，调节电压并通过再生制动为能量再生做出贡献。他们的高级功能，例如控制算法和通信界面，提高了电动汽车操作的总体效率，可靠性和安全性。
对电动汽车中使用的各种电池组的计算分析
环，相/频率检测器电路的设计将非常重要。在提议的相/频率检测器电路中，使用转移门的电路用于向上和向下两条路径流入下一层。尽管此问题导致电路的功耗有所增加，但是在高频率下，抖动的改善非常重要。通过设计这种电路