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比较电池电池电池的循环和生命周期环境性能
电池占电动汽车生命周期影响的很大一部分（EV）。尽管如此，文献中电动电池的循环和环境性能仍未得到充实。本文比较了矿物质锰钴（NMC）的矿物质（ADPM）（ADPM）的循环（循环指标和产品循环指标）和环境性能（全球变暖潜力（GWP）和非生物耗竭潜力（NMC）（NMC）和铁磷酸锂（LFP）电池的lithe nmc（LFP）电池均受到pyry的pyrergy和hyhy grogy gorn。寿命扩展，提高的能效和材料回收率，以确定最佳的电池设计。调查结果表明，NMC电池比LFP电池高6-25％（GWP <4 - 6％，GWP <4 - 6％），主要是由于材料回收率更好。此外，LFP的寿命较长没有充分抵消资源和环境影响。最后，研究讨论了支持电动电动电池电池设计中的循环和环境创新的结果。
通过物理运行算法的车辆
自主水下车辆（AUV）构成了使用电子，机械和软件组件的特定类型的网络物理系统。基于组件的方法可以通过可重复使用的组件及其集成来解决这些系统的开发复杂性，简化开发过程并为更系统，纪律和可衡量的工程方法做出贡献。在本文中，我们提出了一个架构来设计和描述AUV工程过程组件的最佳性能。该体系结构涉及一种计算方法，该方法使用遗传算法对测试台进行自动控制，其中组件经过“物理运行”评估。从方法工程的角度定义的过程，通过演示其应用程序来补充所提出的体系结构。我们使用建议的方法进行了一个实验，以使用柔性螺旋桨来确定AUV推进器的最佳操作模式。结果表明，使用现实世界中的遗传算法直接设计和评估物理组件是可行的，以与相应的计算模型和相关的工程阶段分配，以获得优化和测试的操作范围。此外，我们已经开发了一种基于成本的模型，以说明从物理运行的角度设计AUV的模型涵盖了广泛的可行性区域，事实证明，它比基于模拟的方法更具成本效益。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
浏览印度通往自动驾驶汽车的道路：挑战
6 Johannes Deichmann, Martin Kellner, Bill Peng, Sijia Wang,Ting Wu, ‘From sci-fi to reality: Autonomous driving in China',9(McKinsey & Company 3 January 2023), < https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/from-sci-fi-to-reality- autonomous-driving-in-china > accessed 14 June 2024 7 ‘Mahindra XUV700 Safety Alert: ADAS and Airbags Fail in Collision', (Maxabout News 21 December 2023), < https://autos.maxabout.com/news/mahindra-xuv700-safety-alert-adas-and-airbags-fail-in-collision >accessed 15 June 2024
关于道路车辆人工智能的思考
• 联结式人工智能 (cAI) 系统通常由许多节点（称为神经元）组成，这些节点根据手头的人工智能模型以特定模式相互连接。cAI 系统的例子有神经网络和支持向量机。在许多应用中，与 sAI 系统相比，cAI 系统更强大，例如在计算机视觉领域。在大多数情况下，cAI 系统的参数可能不是由开发人员直接设置的。相反，机器学习算法与数据一起使用来训练这些系统。生成的 cAI 系统的质量在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。与 sAI 系统相比，cAI 系统在大多数情况下不易解释且无法正式验证。
使用计算机视觉检测危险区域的液化石油气车辆......
(发布/收到：2024 年 6 月 1 日，喀布尔/接受：2024 年 6 月 12 日，发表/发布：2024 年 6 月 26 日) 摘要 由于世界人口的增长，车辆的使用日益广泛。在智能交通系统范围内，信息技术部门和交通运输部门以综合的方式工作，以解决车辆数量增加所带来的问题。使用传感器和摄像头获取的数据通过基于人工智能的信息技术进行分析，并用于自动驾驶汽车、安全、交通管理、导航和乘客信息系统。计算机视觉通过结合图像处理和深度学习技术，使机器能够从图像中提取有意义的模式和关系。计算机视觉技术应用于旅游、卫生、工业、国防、交通、服务、电子商务等许多领域。开发的应用程序为交通运输领域的各种挑战提供了解决方案。对于使用液化石油气 (LPG) 燃料的车辆，液化石油气罐中的气体易燃，存在潜在的爆炸危险，尤其是在城市的某些区域。医院、购物中心、酒店等提供室内停车服务的机构和组织禁止液化石油气车辆进入。禁令的控制方法是指派人员检查车辆后备箱。在本研究中，使用计算机视觉技术自动检测液化石油气燃料车辆。对土耳其不同省份的移动摄像头捕获的车辆图像数据进行了训练，并与四种不同的深度学习模型进行了比较。对模型进行训练和性能测试的结果表明，YOLOv8 模型比其他模型更有效，准确率为 0.994 mAP，速度为 11.6 毫秒。事实证明，它在现实生活中的实时监控方面是一种稳定的模型。可以预见，开发的系统可以促进计算机视觉技术的应用，并有利于国民经济、公共生命安全和环境保护。关键词：计算机视觉、深度学习、图像处理、LPG、车辆。
三合一功能：Vitesco Technologies 推出用于电动汽车的转子锁执行器
为了确保停车位置，大多数电动汽车除了使用车轮上的驻车制动器外，还在减速器变速箱中使用机械驻车锁，这也是当今最先进的安全停车解决方案。这占用了车辆的相当大的空间。创新的转子锁方法将驻车锁功能从变速箱转移到电机的转子轴上，从而创建了更精简、更具成本效益的系统设计。“电动汽车成功的关键是降低成本和复杂性”，Vitesco Technologies 执行器业务部门负责人 Robert Paul 解释道：“通过将多达三种功能组合在一个产品中，我们的转子锁执行器使我们能够提供高功能性，同时优化包装空间和成本。”转子上的轴端位置可使用更小的执行器，可轻松集成到车辆的驱动器中。这种高度的机电一体化最大限度地减少了车辆所需的空间，从而实现了更紧凑的封装。此外，这种新的位置有利于在模块中集成更多功能，例如 EESM 的电刷系统以及电感
制造印度道路最安全的车辆
商用车事故通常涉及由于其大小和重量而引起的高影响力。tata电动机优先考虑一项全面的安全策略，重点介绍了有效的安全技术，例如强大的制动器，反锁制动系统和先进的驾驶员辅助系统（ADAS）。Tata Motors已推出了印度第一辆配备有碰撞系统的Prima卡车，车道出发警告系统，电子稳定性控制和驾驶员汽车系统（以解决驾驶员疲劳，嗜睡和分散注意力），在印度在印度繁重的商业车辆领域提供无与伦比的现实世界中的无与伦比的现实世界安全。连通性，电气化，ADA和自主驾驶技术正在达到新的深度，旨在为印度和全球市场提供顶级产品。
跟踪采矿公司电动汽车，用于使用分布式分类帐技术进行可持续开发优化
摘要摘要确定，基于对工业5.0的工业革命，地球及其福祉正在增加。为了维护和改善生活条件，生活的各个领域的发展都是通过可持续发展的范式。通过采矿业的棱镜，一步可能是引入循环经济措施，以数字化材料，维修，消耗电力，安全性和财务状况。实施电动汽车是通过行业4.0技术通过自动化，可管理性和数据可追溯性来实现此目标的一种选择。是区块链技术，物联网，V2V等。为此，已经确定了针对采矿业的电动汽车的适当类型的电源，并定义了信息流。它们是材料的数量，消耗的电力，舰队的状态，电池充电和充电站的运行以及财务状况。为了实现，HyperLeDger织物被选择为合适的DLT平台（[1]，[2]）。基于HyperLeDger织物，提出了一种用于跟踪材料数量作为循环经济的概念模型。在存在两个通道的存在下显示了一种通信方法 - 电动汽车的材料和维修。