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World File Search System高速行驶
启用5G的可靠且有效的内容共享...
摘要 - 条件隐私保护和信息词在车辆网络中的安全性方面是主要研究问题。随着5G时代的到来，网络服务的下载速度和消息传输速度的下载速度显着提高。因此，用户在车辆网络中交换的内容不仅限于传播信息，而且高速行驶的车辆可以共享各种内容。但是，由于车辆的快速移动特征，共享内容可靠和有效仍然具有挑战性。为了解决此问题，我们在5G支持的车辆网络中提出了一个可靠且有效的内容共享方案。带有内容下载请求的车辆迅速过滤相邻车辆，以选择能力且合适的代理车辆，并要求它们提供内容服务。因此，可以实现获得良好的命中率，节省网络流通量，减少时间延迟以及在高峰时段缓解拥塞的目的。安全分析表明所提出的计划满足车辆网络的安全要求。我们的加密操作基于椭圆曲线，最后，与其他相关方案相比，提出的方案也表现出有利的性能。
铁路轨道和电力生成上的对象检测
现代铁路系统需要一个可靠的框架，以优先考虑安全，效率和可持续性。这种集成的方法结合了先进的火车保护机制，智能平台技术以及通过涡轮机的可再生能源产生，以创建更安全，更环保的铁路运输环境，该系统通过控制火车速度和运动来防止事故，并在必要时自动应用制动器。安装在火车和轨道上的传感器提供有关火车性能，轨道状况和使用机器学习算法的潜在危害的连续数据，该系统可以分析数据以预测潜在的事故，从而使积极的措施可以建立一个可靠的通信网络，以连接火车，控制中心，并确保对新兴的紧急响应。小型涡轮机可以安装在火车平台或相邻区域上，以利用高速行驶的火车产生的风能。这种可持续的能源可以为平台系统供电并提高整体效率。整合电池系统以存储生成的能源可以提供可靠的电源，尤其是在高峰使用时间
HD300-EM-路障-采购-规范.pdf
全面碰撞认证概要 全面碰撞测试认证 HD 300 路障系统已通过美国最高车辆路障标准的测试和认证。 此路障超过了 ASTM F 2656-07 M50 P1 的标准。独立测试实验室的测试证实，它能够阻止并摧毁高速行驶的重载卡车，并能承受第二次攻击。 1.0 范围 全面碰撞测试认证 本规范定义了 PHALANX SYSTEM、型号 HD 300 EM 的采购，由（一、二、三或四）个车辆路障组成（独立或成组两个、三个或四个）路障，每个路障都安装了独立的机电执行器和专有的平衡系统。 电源系统、控制和逻辑电路、功能和选项，如本文所定义。 安全和环境选项包括信号灯、门臂护栏；安全回路；红外线、加热器和污水泵。 触摸屏控制面板或按钮控制面板。遥控器和主控器。2.0 现场具体要求 2.1 护栏板安装后应提供相对于周围道路的水平或共面表面。（参考联邦公路项目道路和桥梁建设标准规范 FP-96）2.2 护栏板本身应连续，无焊接接头、可拆卸部分或螺栓固定的路板，但小型通道除外
Euro NCAP AEB C2C 测试协议 - v4.3.1
1 引言 车对车追尾碰撞是道路上最常见的事故之一，主要由于驾驶员分心或判断失误。城市驾驶中，典型的追尾碰撞通常发生在车速相对较低、受撞击车辆已处于静止状态的情况下，但被撞击车辆驾驶员遭受严重颈椎扭伤的风险很高。虽然受伤程度通常较低，但这类事故非常常见，占所有碰撞事故的四分之一以上。类似的事故场景也发生在中高速行驶的开放道路上，驾驶员可能会分心，无法意识到前方车辆已停止、即将停止或以较低的速度行驶。其他常见的碰撞类型包括在路口行驶时与迎面而来的或穿过的车辆碰撞，以及偏离车道时与迎面而来的车辆碰撞。道路布局的复杂性以及安全穿越其他车辆所需的感知、判断和动态操控能力，都对驾驶员提出了挑战。为了帮助驾驶员避免这些常见的碰撞类型，汽车制造商提供了避碰技术，可以发出警告、支持充分制动并/或最终自动停止车辆。该协议规定了旨在应对这些常见碰撞类型的 AEB 车对车测试程序，这些程序是安全辅助评估的一部分。要获得 AEB 车对车测试的分数，前排座椅必须获得良好的鞭打评分。该系统将在该协议详述的七个场景中进行测试。
Microsoft Word - bhavibijlani@gmail.com 2
摘要 本文的主要目的是研究轿车和方背车的空气动力学，测量阻力系数和车身周围的气流。研究阻力的方法有两种：通过 CFD 模拟气流和使用风洞实验。实验采用 1:20 的流行轿车和方背车铝制比例模型。实验在亚音速风洞上进行，试验段为（30cm x 30cm x 100cm）。使用 ANSYS CFX-13 进行计算分析。关键词——阻力、轿车、快背、风洞、空气动力学 CFD。引言已经进行了多种关于车辆尾部形状的空气动力学影响的研究，包括 Hucho 等人发现的临界几何研究。众所周知，汽车的尾部形状是决定气动阻力和升力的重要因素之一。[14]由于燃油消耗大，研究人员将大部分注意力集中在降低车辆阻力系数 (C d ) 上，该系数约占高速行驶总运动阻力的 75% 至 80%。车辆上方的气流决定了阻力，而阻力又会影响汽车的性能和效率。测试设备已设计用于测量模型车上空气阻力的垂直和水平分量[6]。但是，由于乘用车需要足够的容量来容纳乘客和行李，因此其发动机和其他部件所需的空间必须最小。实现空气动力学上理想的车身形状极其困难。汽车的车身形状并不完美，不像鱼和鸟那样是理想的流线型。这样的车身形状不可避免地伴随着尾部的流动分离[1]。对钝体阻力系数有重大影响的两个主要因素是其前角的圆度和尾部的锥度[1]。本文旨在通过实验和计算研究轿车和方背车的空气动力学。实验方法
关于LiDAR欺骗攻击对自动驾驶车辆的现实主义，高速和长距离
摘要 - 公共道路上自动驾驶（AD）技术的快速部署提出了重大的社会挑战。莱达（LiDar）的安全性（光检测和范围）是AD部署的新挑战之一，因为它通过准确的3D环境感知在启用4级自治方面至关重要。最近的研究线表明，LiDar欺骗攻击可能会损害LIDAR，从而通过向LIDAR发射恶意激光来覆盖合法感知。然而，以前的研究仅在受控环境中成功证明了它们的攻击，但是在现实的高速，长距离广告场景中攻击的可行性中存在差距。为了弥合这些差距，我们设计了一个新型移动的车辆欺骗（MVS）系统，该系统由3个子系统组成：激光雷达检测和跟踪系统，自动摄像机系统和激光雷达欺骗系统。此外，我们设计了一种新的对象去除攻击，一种自适应的高频去除（A-HFR）攻击，即使对脉冲指纹特征的最近激光雷达，也可以通过利用目标LIDARS扫描时间的灰色盒子知识来有效。使用我们的MVS系统，我们不仅是第一个展示激光欺骗对实际广告方案的攻击，在这种情况下，受害者车辆以高速行驶（60 km/h）驾驶，而且该攻击是从长距离（110米）发射的，而且我们也是第一次对雷达欺骗的攻击实际上由流行的行驶行驶，实际上是通过流行的行驶攻击的人。我们的对象去除攻击实现了≥96％的攻击成功率，以驾驶60 km/h的车辆到制动距离（20米）。最后，我们讨论了与我们的MVS系统攻击的可能对策。这项研究不仅弥合了LiDAR安全性与AD安全研究之间的关键差距，而且为建立针对新兴威胁的强大对策奠定了基础。
深度光学和光子学在人工智能中的透视推理
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中，计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据，而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中，深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果，而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性，以及海量视觉数据集的可用性，这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而，运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大；它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备（如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设）中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例，它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时，瞬间的决策可以决定生死。事实上，几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统，提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段（训练和推理）的计算要求非常不同。在训练阶段，DNN 被输入大量标记示例，并使用迭代方法，其参数针对特定任务进行优化。训练完成后，DNN 用于推理，其中某些输入数据（例如图像）在前馈过程中通过网络发送一次，以计算所需的结果。在某些应用中，GPU 用于推理，但由于上述原因，对于许多边缘设备而言，这是不切实际的。
Microsoft Word - 丹佛国际机场 - 行李系统 - 案例研究
背景 世界上最大的自动化机场行李处理系统，成为了技术项目出错的经典故事。面对更大机场容量的需求，丹佛市选择建造一个新的最先进的机场，以巩固丹佛作为航空运输枢纽的地位。该机场占地面积 140 平方公里，将成为美国最大的机场，每年可处理超过 5000 万名乘客 [1,2]。机场的行李处理系统是该计划的关键组成部分。通过自动化行李处理，飞机周转时间将缩短至 30 分钟 [1]。更快的周转意味着更高效的运营，是机场竞争优势的基石。尽管出发点是好的，但该计划却迅速流产，因为低估了项目的复杂性，导致问题越滚越大，所有相关人员都当众受辱。主要由于行李系统的问题，机场的开放被推迟了整整 16 个月。在整个延迟期间，维护空置机场的开支和建设贷款的利息费用每天使丹佛市损失 110 万美元 [3]。一路上令人尴尬的失误包括向媒体即兴演示该系统，演示了该系统如何压碎行李、吐出行李，以及两辆高速行驶的推车相撞时如何反应 [4]。当开放日终于到来时，该系统只是原计划的一个影子。该系统并未将所有 3 个候机大厅自动化为一个集成系统，而是仅由一家航空公司在单个候机大厅使用，并且仅用于出港航班 [5]。所有其他行李处理均使用简单的传送带以及手动牵引和手推车系统，该系统是在人们意识到自动化系统永远无法实现其目标后匆忙建造的。尽管该系统的残余部分坚持了 10 年，但该系统从未运行良好，2005 年 8 月，联合航空宣布将完全放弃该系统 [6]。每月 100 万美元的维护费用超过了手动牵引和手推车系统的月成本。