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机械电动车
电动车技工；维修、大修和保养机动车，使它们保持良好的运行状态。通过运行发动机或在道路上驾驶车辆检查车辆，确定缺陷的性质和位置。拆除车辆的部分或全部缺陷单元或部件，如 DC/DC 转换器、后桥、前桥、转向组件、散热器等。根据需要进行的维修性质，使用起重机、千斤顶、拉拔器、手动工具和其他设备。更换或修理变速箱、后桥、转向机构的缺陷部件，使用软件应用程序配置 BMS，进行充电和放电的 SoC 映射，充电后检查和测试电池，安全存储、处理和处置高压电池系统，诊断、修理和测试高压电池系统。诊断、修理和测试电动汽车电池控制装置等，并正确设置它们，确保正确对准、间隙、齿轮啮合、指定的运动和操作。更换和组装刹车、设置车轮定位、调整转向、离合器、手刹等，安装新的或修理过的配件和车身部件、进行电气连接，并执行其他任务以进行维修。润滑、连接、拧紧松动的部件，通过在道路上驾驶测试车辆性能并进行必要的调整以达到所需标准。可以用成品部件组装整车。
车辆和移动技术
NREL 处于前沿研究的前沿，使用 X 射线诊断和先进的机器学习技术来检查能源材料（包括电池）的成分和结构 实验室新扩展的纳米级成像功能有助于解锁有关储能系统性能的关键信息，最近的出版物强调了纳米和微米级 X 射线断层扫描与人工智能相结合的优势，为下一代电池材料的未来合成和制造技术提供信息 第一篇发表在《自然纳米技术》上的文章描述了纳米级计算机断层扫描（纳米 CT）如何用作一种无损成像技术，以以前无法想象的尺度进行横截面和 3D 成像 这种强大的成像方法已经成为一种在运行过程中分析电池材料的方法，它提供了人工智能和机器学习可以利用的见解，可以在分钟尺度上对电池进行预测 作者讨论了这些进步将如何结合起来塑造未来几年电池研究的未来 第二篇文章发表在《npj 计算材料》上，详细介绍了用于研究电池微观结构的机器学习框架超分辨率生成对抗网络（SRGAN）来解析破裂的电池阴极的扫描电子显微镜图像，作者克服了分辨率和视野之间固有的权衡，从而实现了极其详细的特征的代表性量化
yolov11用于车辆检测
准确的车辆检测对于开发智能运输系统，自动驾驶和交通监控至关重要。本文介绍了Yolo11的详细分析，这是Yolo系列深度学习模型的最新进步，专门针对车辆检测任务。Yolo11在其前辈的成功之下，介绍了旨在在复杂环境中增强检测速度，准确性和鲁棒性的建筑进象。使用包含多种车辆类型的全面数据集（卡车，卡车，公共汽车，摩托车和自行车），我们使用诸如精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）等指标来评估Yolo11的性能。我们的发现表明，Yolo11超过了先前的ver（Yolov8和Yolov10），可以在保持较小和更具遮挡的车辆的同时保持竞争性推理时间，从而适合实时应用。比较分析表明，复杂车辆几何形状的检测显着改善，进一步有助于开发高效且可扩展的车辆检测系统。这项研究强调了Yolo11增强自动驾驶汽车性能和交通监控系统的潜力，为该领域的未来发展提供了见解。
自动驾驶管道
IEEE计算机和通信社会。[4] P. Schafhalter，S。Kalra，L。Xu，J。E。Gonzalez和I. Stoica，“利用云计算使自动驾驶汽车更安全”，2023年IEEEE/RSJ IROS，pp。5559–5566。[5] mingxing tan，ruoming pang和Quoc V. Le。有效插图：可扩展有效的对象检测。在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPR），2020年。[6] Alok Kumar等。al BWE：WAN分布式计算的灵活，分层带宽分配。在2015年ACM Sigcomm '15，第1-14页，纽约，纽约，美国，2015年8月。
第 8 章-车辆分析
分析 (VAN) 子程序通过基于技术、经济和跨学科的分析（包括目标设定和项目收益评估）提供关键信息和分析，以确定 VTO 研究组合规划的优先次序并为其提供信息。VAN 子程序利用国家实验室的独特能力、分析工具和专业知识，支持车辆数据、建模和仿真以及综合和应用分析活动。可信和公开的数据对 VTO 工作至关重要，是交通和车辆建模和仿真不可或缺的一部分。此外，VAN 支持创建、维护和利用车辆和系统模型，以探索与 VTO 组合相关的新技术的能源影响。VAN 子程序还支持综合和应用分析，通过集成多个模型（包括整个交通系统的车辆模拟和能源核算），将有用的发现和对交通系统能源影响的分析汇集在一起。结果创建了交通系统的整体视图，包括先进车辆技术通过加强国家安全、提高可靠性和降低消费者和企业成本所创造的机会和好处。总体而言，VAN 活动探索车辆和运输系统中能源方面的进步，为 VTO 的早期研究提供信息，并为潜在和未来的研究投资提供分析方向。
