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World File Search System一两辆
分区条例
在本附例中，除非有明显的相反意图，下列术语应具有下列条款中给出的含义：附属免下车服务设施：与任何商业或零售业务用途相关的免下车服务设施；但与金融机构、饭店或快餐店相关的免下车服务设施除外。附属住宅车库：位于其附属地段或同一建筑物内的车库，且其中不开展任何业务或行业，但非危险性质的必要维修工作除外。此类地段上的车库空间不得容纳超过两辆机动车，但地段面积超过 4,000 平方英尺时，每 2,000 平方英尺可提供一辆额外机动车的空间，但在任何情况下不得容纳超过五辆机动车。此类地段上不得存放超过一辆商用车。附属用途或构筑物：明显附带于主要用途、建筑物或构筑物且通常与其相关且与主要用途、建筑物或构筑物位于同一地块的从属用途、建筑物或构筑物。分区中禁止的未规定或未允许的用途或活动也应明确禁止作为附属用途。活跃农场地块：活跃农场中永久受农业保护限制 (APR) 限制的部分。活跃农场至少 70% 的土地应永久作为活跃农场。活跃农场：位于弗雷明翰镇用于农业的土地，面积至少为 15 英亩，位于 R-3 或 R-4 单户住宅分区，登记在 MGL c 中。 61 和/或 61A，由一个所有权下的一个或多个相邻地块或根据购买和销售协议合并的任何地块组合组成，其中所有此类所有者共同申请农业保护开发特别许可证，并且对活跃农场没有保护限制或农业保护限制。成人书店：一家以书籍、杂志和其他物品作为其商品的很大一部分或很大一部分的机构，这些物品以强调描绘、描述或涉及 MGL 第 272 章第 31 节中定义的性行为或性兴奋为特征。成人视频商店：一家以视频、电影或其他电影材料作为其商品的很大一部分或很大一部分的机构，这些物品以强调描绘、描述或涉及 MGL 第 272 章第 31 节中定义的性行为或性兴奋为特征。
用于协作的可靠且低延迟同步中间件...
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备，即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机，以执行关键任务服务，例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战，因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的，而基于网络的无线模拟器是基于事件的，此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此，在将异构多机器人系统转化为实践之前，物理（机器人）和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1)，由于其基于主控的架构，它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题，我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件，它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法，使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输，以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关，但对于模拟和实验，我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器，使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件，在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估，包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外，为了进行比较研究，我们进行了一项详细的消融研究，用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3，用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后，为了在实践中实现转变，我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机（Duckiedrone）和两辆地面车辆（TurtleBot3 Burger），形成了无主（ROS2）和有主（ROS1）集群，以评估潜在的网络同步和抖动问题。
4JAN24 AFGSC ELLSWORTH AFB AIB report_pdf.pdf
2024年1月4日，大约当地时间17:47，空军B-1B的MISHAP飞机（MA），尾巴号为85-0085，分配给Ellsworth空军基地的第28炸弹翼，在跑道短的100英尺处降落，降落在跑道13。MA的后辐射击中了地面，在MA滑过跑道之前，主要起落架撞击了接近照明系统。不幸的船员（MC）从MA弹出，所有四名成员都安全离开了MA。两个MC因射血序列而受到伤害。硕士继续在13号跑道上滑行约5,000英尺，向左滑行，最终在飞机场两辆滑行道之间的内场休息。MA在不幸的序列期间起火，是全部损失。不幸的总估计损失为$ 456,248,485.00。MC通过密集的雾进行了低的可见性方法，MISHAP飞行员（MP）应用了几次发动机节气门减少，以减少MA的空速并与仪器着陆系统Glideslope保持一致。MP没有进行额外的油门调整以实现目标空速，并且随着MA在进近的最后一分钟，MA经历了风剪，MA掉落在Glideslope下方，并变得不足。MC在MA无法恢复之前没有识别MA的垂直速度下降。事故调查委员会主席发现，事故的证据表明，事故的原因是MC缺乏有效的综合交叉检查。MC未能通过不认识MA的空速下降，加速下降速率和不足的飞行路径来进行有效的交叉检查。此外，事故调查委员会通过大量证据发现了五个基本促成因素：（1）MC未能执行标准机组人员资源管理； （2）不利的天气条件，包括未发现的风切变，导致最终进近的MA空速迅速转移，并且有限的天花板可见性条件影响着陆跑道的变化； （3）无效的飞行行动监督，由一个人反映出飞行和运营主管的主管，任务饱和，对机场环境的情境意识较差，并且没有意识到对飞行员的积极通知，使执行方法未经授权； （4）缺乏对机场状况的认识，尤其是在机组人员中及其对天气传感器的领导，这阻止了必要的人员对跑道13的准确可见性阅读； （5）一种不健康的组织文化，允许飞行技巧降级，专注于管理指令，缺乏纪律以及在机场条件和危害方面的沟通不良。
Berkeley DeepDrive无人机数据集和共识 -
在建筑环境中的导航，例如驾驶，循环和步行，是跨越驾驶和人类机器人相互作用的关键领域。能够在结构化环境中运行的自主剂的驱动是一个公认的领域，根部延伸到控制理论和机器人技术的早期。在运输的背景下，研究人员在结构化环境中进行了广泛研究的导航，例如自由流高速公路和信号的城市街道。但是，与结构化道路的导航相比，由于缺乏经验数据和问题的复杂性，在没有明确定义的通行权法规的道路上（没有明确定义的通行权法规的道路）进行了相比。理解不良导航的第一种基本要素是经验数据。为此，相机视频特别有效，因为1）他们以相对较低的成本捕获了在道路上的丰富动态，2）它们允许通过直接检查进行Quantative评估，3）3）它们可以通过现代计算机视觉实现定性分析。尽管过去进行了广泛的研究，但大多数现有的视频数据集仅着眼于结构化环境中的驾驶行为。在未建筑的道路环境中的行为，例如经常合并和未信号交叉点的拥挤的高速公路，很少受到调查。这个问题的数据稀缺无疑阻碍了对这种环境中导航的理解。为了弥合经验数据中的这一差距，我们提出了伯克利deepdrive无人机（B3D）数据集。这个谈判这个惯性框架的数据集记录了在未结构化的道路环境中驾驶行为的丰富动态，包括未信号的十字路口，未信号的回旋处，带有煤矿的高速公路，带停下来的高速公路，带有停车场的高速公路，以及与合并瓶颈的高速公路，据我们所知，这是迄今为止第一个广泛涵盖未结构化驾驶行为的无人机数据集。难题的另一部分是合适的建模范式。自动驾驶汽车中的常规控制和规划结构由从上到下的四层抽象组成：1）路由，2）行为决策，3）运动计划，以及4）车辆控制[14]。尤其是在第二个行为层中，经常采用预测模式来预测周围车辆的运动，然后在该动作计划范围内计划避免碰撞。在结构化环境中，这种经典的预测范式虽然有效地驾驶，但在未结构化的道路环境中不足。例如，在一个未信号的十字路口，驾驶员动态地谈判通行权：当两辆冲突的车辆在相似的时间接近交叉点时，一个被认为更为aggressive的人通常会“赢得”通行的优先级。
俄罗斯联邦的自主导航
在俄罗斯联邦中自治导航，全球海上运输的含义几乎不能被高估。创新，数字化以及海上运输的进一步改善是对韧性，生态友好和可持续运输的重要发展策略。自主导航是海上运输发展策略中的技术之一。到目前为止，自动运输技术是许多国家海上运输的重要方向之一，例如挪威，大韩民国，日本，丹麦，德国，俄罗斯联邦等。已经审查了其大多数国际公约，以确定他们是否准备好建立新的船舶运营和控制模式。虽然国际海事组织正在处理《海事自主地表船安全法典》（Mass Code）的制定，但几个国家已经在其水域启动了自动运输项目。在俄罗斯，自自动运输项目自2019年以来正在开发和实施。通常，该技术本身是安装在船上的设备和软件，该设备和软件允许从远程操作中心执行船舶控制，监视和操作。现在这两个容器都以远程操作模式进行操作。自2023年11月以来，这些船只一直从事商业试验行动，每艘轮渡都达到了1,500小时的远程操作。该技术由几个模块组成，例如自动导航系统收集和分析环境，使船沿特定的路线保持自动决策；光学监视和分析系统检测和识别周围物体并传输有关它们的数据，远程引擎和技术监控；遥控站，其他一些。在自主导航项目中，建造了2021年的两个新的Ro-Rro渡轮元帅Rokossovsky，而General Chernyakhovsky拥有2022年的建筑，配备了自主导航设备，并配备了专用的远程操作中心，已在Saint-Petersburg港口建造。渡轮元帅Rokossovsky和Chernyakhovsky将军（主要维度为：长度为：总长度 - 200 m，Beam - 27 M，Deadweight - 11900，Draft - Draft - 6月 - 6 h，主发动机 - 主发动机 - 2х6000kW）在巴罗的海海，在Baltic Sea，在Ust-Luga - Baltiysk的518 nautical nautical nautical Miles。2023年9月，两辆渡轮，圣彼得堡远程运营中心均由俄罗斯海上航运登记册（RS）认证，并收到了ROC大规模合规性声明。这两艘船只还通过RS认证为RC MC -MC DS自治类别的船只（海上遥控器和手动控制，并在狭窄的海峡和港口入口上做出了支持）。由于远程操作需要船上和远程运营中心的员工的一些专门技能和知识，因此俄罗斯的几家公司参与自主导航项目已经开发了自动导航模拟器。
州际走廊和城市收费仓库计划
美国残疾人法案（“ ADA”） - 准备就绪：ERTEP计划将ADA就绪的站点定义为至少提供一个停车位的站点，并为更宽的摊位提供额外的间距。申请：由NV Energy审查后由申请人完成，并选择了一份利息表以进行进一步考虑。在项目批准之前，通过NV Energy审查了申请。申请人：负责在NV Energy的在线门户网站上准备利息表，申请和/或激励索赔方案的一方。申请人可以是记录的NV能源客户或授权的第三方提供商。记录的客户或客户：与安装位置相关的公用事业帐户中列出的NV Energy客户。客户协议：NV Energy与记录或第三方提供商之间签署的协议，概述了职责和计划参与详细信息。直流电流（“ DC”）快速充电器：使用480伏，三相功率的充电站。如站点配置文件所述，合格DC快速充电器的最小输出为150 kW或350 kW。双端口充电站：一个带有两个充电端口的充电站，允许同时向两辆电动汽车充电。电动汽车（“ EV”）：可以由电动机从电池中吸收电力并能够从外部来源充电的车辆。EV充电站或充电站：用于至少一台EV充电的设备，该设备可能具有一个以上的端口和/或连接器，有时也称为充电点。ev既包括一辆可以从电池（“全电动车辆”或“电池电动汽车”）中吸收电力的车辆，也可以通过内燃机（“插入式混合动力汽车”）从电池和内燃机中吸收电力。电动汽车基础设施培训计划（“ EVITP”）：至少一名电工为批准的计划项目进行充电站安装所需的培训计划和认证。符合此要求的电工在此处列出。网格侧：从电力分配网络（包括固定装置，导体和导管）连接到现场表所需的所有电气基础设施。NV Energy将开发，建立和支付与所有批准的州际走廊收费仓库计划和城市充电仓库计划项目的网格侧基础设施相关的成本。激励索赔包：一旦项目完成后，将通过NV Energy的在线门户提交的表格。申请人可以通过在预订通知上列出的到期日之前提交激励索赔包来要求为完成的项目支付激励措施。安装位置：正在安装项目的物理地址。记录的客户应在此安装位置的服务中列出。安装人员或安装承包商：满足概述要求并执行收费的承包商
ADA针对天气条件的可靠性
高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。
卡罗尔湖社区野火保护计划
卡罗尔湖地区是一个山区社区，社区内遍布永久和休闲住宅区。大多数住宅区都是科罗拉多斯普林斯飞钓俱乐部 (CSFFC) 的成员，位于该地区中心的湖泊沿岸。CSFCC 土地（约 180 英亩）归俱乐部和 Allen Durrett（约 40 英亩）所有。该地区西、北和东三面被派克国家森林土地环绕，南面被法里什纪念休闲区 (USAFA) 环绕。CSFCC 成员各自拥有自己的小屋和其他设施。最初的卡罗尔湖社区野火保护计划 (CWPP) 由 Land Steward Associates 于 2005 年制定。上次更新是在 2014 年。自 2014 年以来，没有建造任何额外的住宅或道路。2024 年更新的社区参与者是科罗拉多斯普林斯飞钓俱乐部和 Allen Durrett。此外，科罗拉多州森林服务局、埃尔帕索县治安官野火管理部门和东北特勒消防区也提供了投入和援助。自 2014 年更新以来，卡罗尔湖社区周围的派克国家森林已完成大面积的森林疏伐。同样，卡罗尔湖社区内也完成了重大的火灾缓解项目，这在一定程度上要归功于我们获得三项成本分摊补助金。这包括我们 2014 年行动计划中列出的几乎所有项目。此外，我们还购买了两辆 500 加仑的水拖车，车上装有水泵，用于从我们的湖泊中取水灭火，直到消防队到达。我们全年的看护人员定期接受设备和实践培训。此外，CORE 电力公司更换了所有电线杆、线路和变压器，安装了新的安全装置，并从我们社区内所有电线下方和周围移除了树木。自 2016 年以来，卡罗尔湖社区一直是信誉良好的防火社区。超过一半的成员报告已完成防火工作，这些时间和费用包含在我们的年度防火更新申请中。我们在年度俱乐部会议上进行培训并向所有成员提供防火讲义，并鼓励成员积极参与。我们已向所有成员提供详细的疏散计划，并在年度会议上向成员提供疏散路线参观。自 2014 年以来，卡罗尔湖社区发生灾难性野火的风险已从高降至低，这是由于 (1) 社区周围派克国家森林土地上的森林恢复和防火项目完成，(2) 自 2014 年更新以来完成的防火项目，(3) 更换所有电力线和设备，(4) 继续维护处理过的区域，(5) 获得有机防火和灭火能力，(6) 我们社区成员的积极参与，(7) 董事会承诺支持我们的火灾缓解行动计划。计划目标 优先事项 1：所有住宅区和主要疏散路线周围有防御空间。
DDGS报告
海洋货运市场，胡塞（Houthi）恐怖组织对船只穿过红海的袭击没有让人失望的。本周，胡塞斯袭击了红海，并击中了两辆油轮。一艘船只是沙特阿拉伯拥有的船只，另一艘船是一艘希腊管理的船只。自2023年11月以来，恐怖组织已经袭击了70艘船，下沉了两艘，并抓住了另一艘船只，同时杀死了至少三名水手。随着情况的加剧，船东和运营商继续避免红海和阿拉伯半岛，而回到“正常”的返回仍然不确定。管理美国东部和墨西哥湾沿岸劳动合同的国际长期肖像者协会一直在与其成员会面，讨论其合同条款和计划罢工的计划。ILA表示将于9月30日与美国海事联盟合同到期后的10月1日罢工。ILA正在寻求有关安全，医疗保健和退休福利以及自动化的77％工资和其他优惠。两侧几周没有相遇。罢工将对容器化的货物产生更大的影响，但通过供应链会产生多米诺骨牌效应。美国海湾的谷物出口电梯运营商使用非工会劳动，不应受到影响。密西西比河的水位一直在下降。在孟菲斯，量规阅读速度迅速下降，并且正在接近前两年的历史低水平。由于草稿和拖曳限制，驳船费率一直在下降。虽然较高，但它在周中达到峰值并正在撤退。新奥尔良附近的量子读数一直在季节性下降。截至目前，密西西比河下河的飞行员协会没有任何限制。巴西马德拉河上的水位继续下降，影响将转移到出口位置的玉米驳船载荷。巴西的低水在整个北拱门中使玉米更昂贵。本周的波罗的海干燥指数获得了147点，指数为1,902的8.4％。但是，BDI比一年前高75.9％。波罗的海斗篷指数将BDI推动在一起，一周获得341分，索引为11.8％，指数为3,224。BCI比一年前高211％。较小的船只类别较低。一周的波罗的海Panamax指数下跌了3.7％，指数为1,300。一周的波罗的海超级指数下降了3.4％至1,271。美国海湾到日本海洋货运率为每公吨1.88美元，一周3.2％，至每公吨56.34美元。来自太平洋西北的几乎不变，每公吨$ 25.44。 这些关键谷物路线之间的差额缩小了5.6％或1.82美元，至每公吨30.90美元。 使用装有55,000公吨的船只引用这两种路线。 到中国，美国海湾的利率为一周的每公吨46.14美元，每公吨下跌1.81美元或3.8％。 从PNW开始，该费率下跌了0.91美元，本周低于3.7％，至每公吨23.88美元。 这条路线上的利差缩小了3.9％或$ 0.90吨，至每公吨22.26美元。几乎不变，每公吨$ 25.44。这些关键谷物路线之间的差额缩小了5.6％或1.82美元，至每公吨30.90美元。使用装有55,000公吨的船只引用这两种路线。到中国，美国海湾的利率为一周的每公吨46.14美元，每公吨下跌1.81美元或3.8％。 从PNW开始，该费率下跌了0.91美元，本周低于3.7％，至每公吨23.88美元。 这条路线上的利差缩小了3.9％或$ 0.90吨，至每公吨22.26美元。到中国，美国海湾的利率为一周的每公吨46.14美元，每公吨下跌1.81美元或3.8％。从PNW开始，该费率下跌了0.91美元，本周低于3.7％，至每公吨23.88美元。这条路线上的利差缩小了3.9％或$ 0.90吨，至每公吨22.26美元。使用装有66,000公吨的船只引用了通往中国的两条路线。从美国海湾到中美洲的海洋货运率本周据报道不稳定。这些速率不时广泛，本周就是其中之一。资料来源：决策创新解决方案和北极星分析和咨询
ADAS手册
本章探讨了自动驾驶研究的当前状态，这是在自动出租车要求的背景下设定的。根据开发团队的科学出版物和自我报告提供了全面的概述，研究了环境感知，自我感知，任务成就，本地化，合作，地图使用和功能安全等方面。虽然某些方法在很大程度上依赖于GPS和MAP数据等卫星系统，但很少关注环境感知和场景的理解。尽管近年来对自动驾驶的令人印象深刻的证明，但许多挑战仍未解决，尤其是在自动驾驶公共道路时。本书可深入了解高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶的基本原理，技术细节和应用，涵盖了ADAS系统设计，高级材料，人工智能和可靠性问题等领域。以学术和行业专家的贡献为特色，该全面参考将读者彻底了解ADA的各个方面，突出了未来的研究和发展的关键领域。作者Yan Li博士是Intel Corporation的高级职员工程师，在微电总包装相关的技术解决方案以及质量和可靠性问题方面拥有丰富的经验。在此处给出的文章文本：Li博士参与了矿物质金属和材料协会（TMS），美国金属学会（ASM）和电子设备故障分析协会（EDFAS）等专业协会。此选择可能会对道路事故产生重大影响。她自2011年以来一直是TMS年度会议的组织者，也是综合电路国际物理与失败分析技术委员会成员（IPFA）。Li博士在微电子包装中发表了20多篇论文和两份专利，并共同编辑了一本关于3D微电子包装的书。Shi博士是Lyft 5级自动驾驶部门的主要硬件可靠性工程师。他在加入Lyft之前已经在半导体和消费电子产品上工作了15多年。Shi博士担任过各种职务，包括集成工程师，高级可靠性工程师，员工质量和可靠性工程师以及过程工程师。他获得了博士学位。德克萨斯大学奥斯汀分校的物理学博士学位和中国科学技术大学物理学学士学位。先进的驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶汽车（AV）的潜在影响很大。通过减少危险的驾驶行为，交通拥堵，碳排放和成本，同时改善道路安全性和独立性，ADAS和AV具有重塑运输的潜力。但是，有许多挑战，包括新技术，非自动级零件的必要性以及现有自动级组件的新任务配置文件。给定的文本似乎讨论了影响运输，环境和安全的人类活动的各个方面。要点包括：日常生活涉及休息，社会联系或工作等个人需求之间的决策。至关重要的方面是随着自动化水平的增加而需要复杂的技术。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。 拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。 图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。 尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。 由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。 随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。 感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。 典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。 由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。 [35]。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。[35]。通过利用传感器数据和机器学习算法，对象进行检测，分类和跟踪（表2）。感知子系统的信息传递给了计划子系统，该计划子系统生成了具有特定目标位置和速度的投影路点。控制子系统然后根据此数据发送加速，制动或转向消息。这些自治子系统需要通过CPU和GPU实现的强大计算功能。各种架构在市场上共存，包括集中和分布式方法。热管理对于高级驾驶员辅助系统和由于涉及巨大的计算活动而具有自动驾驶功能至关重要。已经引入了液体冷却子系统，其中包含定制设计的冷板，并带有新的悬挂材料和过程（图6）。几家公司遇到了与热管理相关的类似技术挑战，例如冷板设计和热接口材料选择。冷板的屈曲或变形会对热性能产生负面影响，可能导致电短裤和火灾危害。系统中的制造过程或颗粒中的过多残留物会堵塞散热器并阻碍冷却液流动。实际道路上的拐角处对自动驾驶汽车构成挑战。为了减轻这些问题，公司正在广泛测试其系统，从而收集感知数据以离线训练机器学习模型。但是，此过程受到空气界面上数据传输速度的限制所阻碍。J. of CAV，2020年。J. of CAV，2020年。因此，许多组织在道路测试期间使用固态驱动器（SSD）来存储感知数据。由于SSD插入和去除的频率高，金属表面可能会磨损，从而冒着数据丢失的风险。在高级驾驶员辅助系统中使用非自动级组件和自主驾驶功能已节省了市场的时间，但引入了设计挑战。像DRAM内存之类的组件已被为这些应用所要求，但是它们在振动测试中通常会失败，从而导致系统故障。制造缺陷或材料选择不足也可能导致组件故障。在固定层损坏底盘和金属夹子在机箱上造成的隔热层损坏后，现成的单元（OT）单元失败。Shi等人的研究。[35]强调了将多个GPU并行结合到增强计算能力的潜在优势。这可以通过使用歧管整合单个水块来实现，从而简化冷却液环设计。典型的现成（OT）水块/EPDM垫圈/歧管系统由位于水块上的歧管组成，其中两个组件之间的EPDM垫圈夹在两个组件之间。拧紧后，螺钉会压缩EPDM垫圈，在歧管/螺钉上产生排斥力。但是，如图9a在温度周期式测试中，检测到歧管和水块之间的关节周围检测到冷却液泄漏。如图根据鱼骨图，主要假设表明，EPDM垫圈在高温下经历了压缩组和永久性塑性变形。由于其工作温度较低，因此这种现象对消费电子产品并不是一个关注。本研究中讨论的故障模式对自动驾驶汽车的组件和系统资格具有影响。与传统汽车平均每天驾驶不到一小时的驾驶不同，诸如机器人税之类的自动驾驶汽车的日常运营时间将大大更长。10a，这种增加的运营时间减少了达到10,000个小时数的年数。假设车速为每小时35英里（MPH），图。10b表明，随着日常运营时间的增加，自动驾驶汽车将在更少的时间内达到100,000英里。例如，如果一个机器人每天驾驶11个小时，则达到这一里程碑大约需要0.7年。此分析表明，从“数年”的角度来看，自动驾驶汽车的寿命可能比传统汽车的寿命短。这个结论与福特先前的说法保持一致，该声明预测车辆每四年将耗尽和压碎。将在以下各章中更详细地探讨基于任务配置文件的测试计划。作者旨在解决与高级驾驶员辅助系统和自动驾驶功能有关的硬件子系统设计，制造，测试和可靠性分析的出版物的有限可用性。AI和自动驾驶汽车的章节摘要：该系列审查了高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的应用。章节还涵盖了安全标准，方法论，挑战（边缘案例，重型尾部分配），公开可用的培训数据集，开源模拟器和验证过程。高级驾驶员辅助系统（ADA）依赖于各种技术，例如LIDAR，雷达，电化学功率系统和车载显示技术，以进行安全导航。对这些技术进行了审查，以分析其能力，挑战和应用。第1章探讨了LIDAR传感器的最新技术，涵盖了关键指标，例如检测范围，视野和眼部安全。讨论了各种激光雷达映射方法，包括机械旋转扫描仪和频率调节连续波（FMCW）LIDARS。第2章回顾了雷达技术，研究其体系结构，类别（单位，bistatic和多键雷达），波形设计以及FMCW雷达的链接预算分析。简化的示例用于说明主题。第3章侧重于ADAS车辆的电化学电源系统，讨论电池类型，化学，结构和过程。还提供了电池管理系统和故障模式分析，以及用于电池测试的行业标准的比较。第4章回顾了各种车载显示技术（LCD，TFT LCD，OLED，LED）及其架构。诸如光学性能，外观，集成和可靠性之类的要求，以及规范，功能，质量和验证等挑战。第5章探讨了数据中心使用的硬盘驱动器的当前状态和挑战。组件和材料，包括各种解决方案，以实现较高的面积数据密度，例如微波炉辅助磁记录和热辅助磁记录。工程师角色涵盖了产品生命周期的硬件可靠性的各个方面。它需要风险评估方法，例如FMEA，断层树分析和应力强度测试，加速且高度加速的生活测试技术以及用于数据分析的统计方法。此外，工程师需要执行故障分析并实施纠正措施，计算系统可靠性指标并评估可修复的系统。使用特定的硬件组件（例如相机，冷板和水块）有助于说明这些概念。章节“高级驱动器 - 辅助系统中的故障分析”深入了电子设备的分析流，讨论了各种电气测试技术，体格检查方法和材料表征程序。它涵盖了几种成像技术，包括I-V曲线跟踪和基于X射线的光谱法。本书还回顾了影响半导体套件的腐蚀机制，尤其是专注于铜和金球键。其他值得注意的来源包括B. Schlager等。此外，还简要概述了先进的驾驶员辅助系统和自动驾驶功能，以及对其他章节内容的审查。自动驾驶汽车对温室气体排放的影响，通过分析包括学术期刊和行业报告在内的各种来源进行了对自动驾驶汽车技术的最新进步的回顾。研究研究了2016年至2021年之间在Google Scholar上发表的论文，重点介绍了高级驾驶员辅助系统（ADAS），自动驾驶和硬件可靠性等主题。该评论强调了几项关键研究，其中包括N. Brese的一项研究，该研究在2019年在IEEE ECTC上提前了汽车电子技术。S. Sun等人进行了另一项值得注意的研究，他研究了MIMO雷达在2020年7月发表的IEEE Signal Processing Magazine文章中对ADA和自动驾驶的优势和挑战。该评论还涉及行业报告，例如2020年12月15日的Lyft新闻稿，该新闻稿宣布了其网络上的下一阶段的自动驾驶汽车。此外，从2020年2月11日起的LYFT报告讨论了经过Aptiv Technology提供100,000次自动驾驶骑行后吸取的经验教训。该研究提到了包括SAE J3016在内的几种标准和准则，该标准和指南提供了分类法和与驾驶汽车驾驶自动化系统有关的术语的定义。的最新传感器模型用于ADA/自动驾驶功能的虚拟测试，发表在SAE INT中。审查还检查了H. Shi等人的论文中讨论的Robo Taxis中的硬件可靠性。在2021年6月至7月的IEEE第71届电子组件和技术会议（ECTC）。另一个相关研究是由F. Chen进行的，他探索了自动驾驶汽车模块/组件的机器人税环境压力和故障模式的硬件可靠性资格。作者承认了几个人的贡献，包括Cruise的Fen Chen，他们分享了他的实验数据，以及提供语法检查的Angel Shi和Charlotte Shi。