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VW ID.4 GTX 220 kW 2022 299hp
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通过智能进行人体工程学风险评估和干预...
工作时上臂的位置和动作。该应用程序使用来自嵌入式加速度计和陀螺仪的集成信号，并在测量后立即处理和呈现评估结果。我们对 10 名参与者进行了实验室验证，其中使用光学跟踪系统作为标准测量。结果表明，该应用程序在静态工作位置的精度与标准倾斜测量相当，但在动态条件下精度更高。该应用程序的简单、方便和低成本使得该应用程序可以被研究人员和从业人员用于各种人体工程学风险评估场景。
通过智能工作服系统进行人体工程学风险评估和干预
开发了一款智能移动应用程序（ErgoArmMeter）来评估工作中的上臂姿势和动作。该应用程序使用嵌入式加速度计和陀螺仪的集成信号，并在测量后立即处理并呈现评估结果。进行了有 10 名参与者的实验室验证，其中使用光学跟踪系统作为标准测量。结果表明，该应用程序在静态姿势下的精度与标准倾斜测量法相当，但在动态条件下的精度更高。该应用程序的简单性、便利性和低成本意味着研究人员和从业人员可以在各种人体工程学风险评估场景中使用该应用程序。
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。
实施AV零信任I ETTHändelsestyrtMeddelandesystem
本报告通过调查和实施零信任体系结构来解决负责任消息系统安全性的中心问题。由于使用此类系统的使用日益增加，并且对管理与异步通信和数据管理相关的挑战的需求不断增长，因此问题与此相关。零信任模型提供了一种创新的策略，可以通过消除隐式信任，并不断验证用户和设备来增强安全性，这使其特别适合动态和分布式系统。通过进行和分析事件驱动的消息系统的特征及其对安全体系结构所面临的挑战的过程，该大门研究了实施零信任原理的多种方法。通过仔细整合这些方法，该报告强调了一种有效且可扩展的解决方案，以保护和保护事件驱动的共享系统中的敏感资源和数据。提出的解决方案突出了零信任的价值，作为管理安全风险并确保在现代IT系统中的Asynkron通信的可持续和强大的架构的可访问模型。
具有不确定动力学的系统的规定性能和边界层控制
控制技术或控制理论是一个落下数学，物理和电气技术的两个水平研究领域。基本上是关于形成算法和方程的依赖于应将控制信号发送到动态系统以实现'scond行为的方程式。普通的歧义包括稳定机器人手臂，维持“损坏的室温或为车辆为特定路线上油。控制技术是关于决定转向警卫制作给定油或参考信号的。控制技术与未指定的研究领域之间的差异在于智能的工作：控制技术旨在为系统创建准确，裸露的控制策略，而使用和使用理解和使用情报。不需要完整模型的情况。经典的重新塑造方法不必作为一个很好的工作，而是迫使基本的数学模型的喜悦。控制系统不需要通过截断阶段进行操作，因为它们基于系统的动力学和行为。但是，现代适应性的调节器可以使用基于物理和数学的模型，该模型与截断数据相关的参数以脱离了类似BOUT的控制信号。控制技术中的当前研究领域 - SNA的控制，称为Okanda Systems，具有引人注目的普遍要求。漏斗功能）。规范系统一个固定系统的一个例子是辅助控制，与在回顾性的环境环境国家一起运行的情况下，周围环境及其周围环境都需要与周围的环境联系起来。迅速变化的牛皮和水 - 静止的土地，它与数学建模相比，因为对照技术仪经常受到影响，而且很难以良好的课程形式遵守知识的权利。最新的热情采用了一种现代控制方法，称为处方绩效控制（也称为漏斗控制），可以轻松地在这种问题上航行。从理论上讲，该方法可以保证系统不会偏离其组装课程 - 即使在重新元素中使用有关系统的动态或证据的信息，您对手的操作也不会。通过定义称为漏斗功能的疮来指定最大偏差的要求（Eng。通过高级数学方法，控制算法扩展了最佳，并且（如有必要）向系统扩展了大量的猪，以强迫其偏离其小于擦除水平的“漏斗”。漏斗法规中的一个问题是，不可能保证在不同时使用学习零时间的函数的情况下，银行业期间的偏差变得很小。然后通过在用于减少控制信号的方程式中留下不连续的功能来解决此问题。从理论上讲，这不是更大的问题，但是实际上，它导致秃头问题（零售额为零），而不幸的是在预示系统中的实际组件上挂在楼上。如果函数中存在困境或扩散，则通常将功能视为不连续的。该术语的目的是确保系统始终朝着该位置的时间直接转向。