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Oceanplan：在大规模未开发的海洋环境中驾驶的自然语言的层次结构计划和重建
我们通过增强世界的增强表示，开发了一个分层的LLM任务计划和重建框架，以有效地将抽象的人类统一到有形的自主水下汽车（AUV）控制中。我们还挑战了一个整体的重建器，以向所有计划者提供现实世界中的反馈，以进行健壮的AUV操作。尽管已经进行了大量研究来弥合LLMS和机器人任务之间的差距，但他们无法保证在广阔而未知的海洋环境中AUV应用的成功。为了应对海洋机器人技术中的特定挑战，我们设计了一个层次结构计划来制定可执行的运动计划，该计划通过将长途任务分解为子任务，从而实现了计划效率和解决方案质量。同时，Replanner获得实时数据流以解决计划执行过程中的环境不确定。实验验证了我们所提出的框架是否通过自然语言试验为长期持续任务提供了成功的AUV表现。项目Web-网站https://sites.google.com/view/oceanplan。
房屋法案1447的财政和政策说明
禁止的行为该法案授权一个人在高速公路上运营一辆完全自动驾驶的车辆，并聘请了自动驾驶系统，包括在州际贸易中运输货物，如果（1）该人持有有效的驾驶执照； （2）该人在车辆运动时坐在车辆的前排座位上； （3）车辆及其乘客符合马里兰州车辆法的所有要求。一个人不得在高速公路上操作完全自动驾驶的车辆以运输乘客，除非该人是出于个人和非商业目的。此外，一个人不得在高速公路上操作完全自动驾驶的车辆，除非在制造时，该车辆已由制造商认证为符合适用的联邦汽车安全标准。在高速公路上操作的一辆完全自动驾驶的车辆受（1）根据《保险条款》第1章的标题17，“运输条款”第1个字幕1的标题和保险要求，以及（2）《商业法》第13条第13章的马里兰州消费者保护法（MCPA）。马里兰州运输部（MDOT）必须采用法规来执行和执行该法案。
朝着自主驾驶的鸟眼观察空间中有效的3D对象检测：仅卷积的方法
摘要 - 鸟眼视图中的3D对象检测（BEV）空间最近已成为自主驾驶领域的一种普遍方法。与透视图方法相比，尽管准确性和速度估计的改善有所提高，但现实世界自动驾驶汽车中基于BEV的技术的部署仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖基于视觉转化器（VIT）的架构，该体系结构引入了相对于输入分辨率的二次复杂性。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的基于BEV的3D检测框架，称为Bevenet，该框架利用了仅卷积的架构建筑设计来规避VIT模型的局限性，同时保持基于BEV的方法的有效性。我们的例子表明，在Nuscenes挑战中，Bevenet比现代的最新方法（SOTA）快速（SOTA）方法，达到0.456的平均平均精度（MAP）为0.456，NUSCENES检测分数（NDS）的平均精度（MAP）为0.555在Nuscenes验证验证数据上，均为0.555，并使用persenter firames perference Speets perspersy Specters perspersy perspersy perspersy prement perspersy prement per per per 47。据我们所知，这项研究是第一个实现基于BEV的方法的重大效率提高的研究，强调了它们对现实世界自动驾驶应用程序的可行性的增强。
获得性脑损伤后的驾驶适应性：患者认知筛查和道路评估结果与年龄调整常模值的比较
在康复环境中，获得性脑损伤或疾病后是否适合驾驶是一个常见的问题。这项研究的目的是将年龄匹配的常模与用来预测驾驶适应性的患者认知测试结果进行比较。第二个目的是分析道路评估对获得性脑损伤后恢复驾驶的最终决策的贡献。将四个交通医学部门（n = 333）的回顾性认知测试结果与瑞典健康常模人群（n = 410）的结果进行了比较。根据交通医学团队对适合或不适合驾驶的最终决策，将患者分为两类。在所有年龄组的所有认知测试中，常模组的结果明显优于被认为不适合驾驶和适合驾驶的患者。对患者组进行的二元回归分析显示，适合驾驶/不适合驾驶的解释值为 88%，其中包括北欧中风驾驶员筛查评估总分、有用视野总分和道路评估的最终结果。本研究的结果说明了使用多种测试、方法和背景对于最终决定驾驶适应性的重要性。
https://dergipark.org.tr/tr/pub/khosbd自动驾驶的ram-air类型负载降落伞系统设计和替代轨迹算法
在土地或海洋无法到达的区域中，可以用降落伞从空中传递必要的物资。空投是人道主义援助行动和军事行动中常用的补给方法。气流补充的最重要局限性是货物可能受风的影响并落入不良区域，飞机容易受到敌方防空系统的影响。通过保护飞机免受敌方防空武器的侵害，并防止有效载荷被风或不良人的手中吹走，可以将GPS引导的，可通道的降落伞用于高空，长距离空投。在这项研究中，制造了土耳其武装部队所需的系统的设计，创建了指挥和控制单元，并提出了轨迹跟踪算法。
自动驾驶计算系统：最先进的...
摘要 — 近年来，计算技术（例如传感器、计算机视觉、机器学习和硬件加速）的普及以及通信机制（例如 DSRC、C-V2X、5G）的广泛部署推动了自动驾驶的发展，自动驾驶利用基于多个传感器的感知结果来自动决策和控制车辆。这些自动驾驶系统成功的关键是实时做出可靠的决策。然而，早期部署的自动驾驶汽车造成的事故和死亡事件时有发生。真实的交通环境过于复杂，当前的自动驾驶计算系统无法理解和处理。在本文中，我们介绍了用于自动驾驶的最先进的计算系统，包括七个性能指标和九项关键技术，以及实现自动驾驶的十二个挑战。我们希望这篇论文能够引起计算和汽车界的关注，并激发更多这方面的研究。
起亚 Sportage 2019 目录
起亚是汽车界最新、最令人兴奋的变革力量，我们已准备好改变您对驾驶的感受和想法。我们不仅仅是一个承诺，我们致力于让全球客户真正享受驾驶的乐趣。起亚汽车拥有年轻动感的造型和最新的先进技术，以令人惊叹的力量吸引了全世界的目光。从 Picanto 到 Telluride，起亚提供全系列轿车、SUV 和 MPV，它们不仅实用时尚，而且驾驶起来令人兴奋不已。请继续关注起亚，因为我们最好的产品尚未问世。
2018 年起亚嘉年华目录
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一种自动驾驶的无人接地车：一种以技术为驱动的方法，用于在农作物中喷洒农产品
图1和图2所示的农业化学物质和主要国家的主要国家和主要国家。1-2（Anon 2017）。 预计农业产业的年增长率（CAGR）为8-10％（Pandey等人 2020）。 这种增长将受到各种因素的助长，例如人口增长，可耕地的下降，对高价值农业用品的需求激增，并增加了工业和政府部门的启动，以促进认识和最新技术的采用。 使用的主要产品是除草剂，杀虫剂，杀真菌剂，生物农药和植物生长调节剂作为农业化学产品，可服务于各种目的，例如杂草控制，病虫管理和增强植物的生长和产量（Gavrilescu等人。 2015）。 这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为1-2（Anon 2017）。预计农业产业的年增长率（CAGR）为8-10％（Pandey等人2020）。这种增长将受到各种因素的助长，例如人口增长，可耕地的下降，对高价值农业用品的需求激增，并增加了工业和政府部门的启动，以促进认识和最新技术的采用。使用的主要产品是除草剂，杀虫剂，杀真菌剂，生物农药和植物生长调节剂作为农业化学产品，可服务于各种目的，例如杂草控制，病虫管理和增强植物的生长和产量（Gavrilescu等人。 2015）。 这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为2015）。这些主要农业生产中这些主要农产品的使用量的细分为