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驾驶员突然致命健康问题后影响多车碰撞的因素
驾驶时急性健康变化是车辆碰撞的主要原因之一。每年在全球范围内，大约119万人死亡，在汽车碰撞（MVC）中受伤20到5000万人[1]。道路交通损伤给整个个人，家人和国家造成了巨大的经济损失；在大多数国家 /地区，成本约为国内生产总值的3％[1]。因此，世界卫生组织已建议所有政府以整体方式解决道路安全[1]。在日本，政府设定了一个安全交通社会的目标，那里没有发生碰撞，并发布了一次交通安全计划，该计划每五年修改一次。第11次交通安全基本计划始于2021年，直到2025年运行，包括具体的行为目标：2,000或更少和严重伤害22,000或以下的死亡人数。分析MVC的趋势和特征应使有效的可预防措施得以制定[2]。
“鱼雷车用Al2O3/SiC/C/MgAl2O4耐火材料的腐蚀防护研究”
贾斯图斯，塞尔吉奥·穆里洛。鱼雷车用耐火材料的防腐蚀研究 / Sérgio Murilo Justus。-- 圣卡洛斯：UFSCar，2016。224 f.论文（博士）——圣卡洛斯联邦大学，2004 年。1.腐蚀。2.耐火材料。3.鱼雷车。4.生铁。一、标题。CDD：620.11223（20个）
月球南极永久阴影区轻型探测车系统的热控制
近年来，对月球的探索已成为私营和政府机构非常感兴趣的话题。ispace 的目标是通过利用月球资源和扩大我们在太空的存在，成为私营企业获得月球新商机的推动者。极地冰探测器 (PIE) 是一项原位资源利用 (ISRU) 探索任务，旨在寻找和描述月球极地地区的潜在水冰沉积物。在本项目的范围内，将讨论月球车热控制系统的开发。PIE 利用 ispace 开发并经过飞行认证的 Team HAKUTO 的 SORATO 月球车。本文探讨了三个关键领域的发现：月球极地永久阴影区 (PSR) 的运行、月球车系统的热控制设计和月球环境建模。对月球极地地区的热建模特别关注表面特性的识别、月球风化层特征和环境通量的建模。研究了运行任务约束，例如冷却速率和加热器功率要求。热设计理念旨在通过将探测车与地面分离、减少热损失和管理传导路径来最大限度地利用被动控制手段。研究了较大的温度波动引起的机械问题。对于操作范围较窄的元件，如电池、电机和外部安装元件，考虑了主动控制手段。概述了探测车热设计挑战和使 PSR 运行的初步发现。
车士活中心商务区规划及城市设计策略
Chris Binns 先生 规划和基础设施主任（代理） 威洛比市议会 PO Box 57 Chatswood NSW 2067 尊敬的 Bins 先生 我指的是威洛比市议会的请求，该请求要求规划、工业和环境部（以下简称“该部”）全力支持制定修订的 Chatswood CBD 规划和城市设计战略（以下简称“该战略”），该战略应与提交的战略补充方案中的建议保持一致。该部将继续支持市议会制定该战略，该战略将寻求提升 Chatswood 作为大悉尼都市区未来 20 年关键战略中心的作用和重要性。该部指出，该战略是一份高层次的战略文件，将为市议会的未来工作提供指导，包括制定全面的当地环境计划修正案、开发控制计划和特定地点的规划提案。该战略也与市议会目前的战略规划工作相一致，该部对该战略的认可将有助于协调这些政策，包括：
对行星表面作业宇航员-探测车团队进行形式化验证
摘要——本文介绍了一种使用 Brahms 多智能体建模语言对模型进行形式化验证来确保宇航员探测车 (ASRO) 团队自主系统可靠性的方法。行星表面探测车已被证明对几次载人和无人月球和火星任务至关重要。第一批探测车是遥控或手动操作的，但自主系统越来越多地被用于提高探测车操作的效率和范围，例如 NASA 火星科学实验室。预计未来的载人月球和火星任务将使用自主探测车协助宇航员进行舱外活动 (EVA)，包括科学、技术和施工作业。这些 ASRO 团队有可能显著提高地面作业的安全性和效率。我们描述了一个新的 Brahms 模型，其中自主探测车可以执行几种不同的活动，包括在 EVA 期间协助宇航员。这些活动争夺自主探测器的“注意力”，因此探测器必须决定哪些活动当前最重要，并参与其中。Brahms 模型还包括一个宇航员代理，它可以模拟宇航员在舱外活动期间的预测行为。探测器还必须对宇航员的活动做出反应。我们展示了如何使用 Brahms 集成开发环境模拟这个 Brahms 模型。然后，还可以使用 SPIN 模型检查器通过从 Brahms 自动翻译到 PROMELA（SPIN 的输入语言），根据系统要求对模型进行正式验证。我们表明，这种正式验证可用于确定任务和安全关键操作是否正确执行，从而提高 ASRO 团队行星探测器自主系统的可靠性。
一种非线性模型预测控制策略，用于秤车的自主赛车
摘要 - 本文介绍了旨在控制用于自主赛车竞赛的小型汽车模型的非线性模型预测控制（NMPC）策略。拟议的控制策略涉及将车辆时间最小化，同时将车辆保持在轨道边界范围内。优化问题考虑了车辆的致动极限以及作用于Pacejka魔法公式和简单传动系统模型的汽车上的侧面和纵向力。此外，该方法允许在静态障碍物填充的轨道上安全地竞争，从而产生无冲突的轨迹并跟踪它们，同时增强膝盖正时性能。使用F1/10模拟器的凉亭模拟展示了拟议的控制策略的可行性和有效性。该代码作为开源释放，使得可以复制获得的结果。索引术语 - 非线性模型预测性控制，Au au sopos Racing，F1/10模拟器，自动驾驶汽车导航。
艾瑞斯：学生建造的机器人探测车将用于月球探测
除了这次任务之外，惠特克表示，其他几项创新也有可能改变机器人目前探索太阳系的方式。目前，探测器使用立体视觉来探测地形危险。惠特克表示，如果激光测距技术（称为 Lidar）可以小型化以适合机器人，那将是一个“突破”。
混合延长自行车：高动车轨迹计划的简单模型
摘要 - 虽然高度自动化的驾驶大部分时间都依赖于平稳的驾驶假设，但车辆进行刺激性操纵的可能性很可能是面对意外事件的高动力驾驶的可能性。在这些事件中，车辆行为的建模对于适当的计划和控制至关重要；使用的模型应呈现准确和计算上有效的属性，以确保与车辆动力学的一致性并在实时系统中使用。在本文中，我们提出了一个基于LSTM的混合动力扩展自行车模型，能够针对正常和侵略性情况提供对车辆状态的准确描述。引入的模型用于模型预测路径积分（MPPI）计划和控制框架，用于在高动力场景中执行轨迹。所提出的模型和框架证明了他们计划可行轨迹的能力，即使在处理范围内，也可以确保精确的车辆行为。
人工智能生成的美国无车城市视觉效果有助于提高对可持续政策的支持
美国高度依赖私家车进行交通运输 [16, 21]。这种依赖是有问题的，因为汽车会导致气候变化，并且比公共交通、步行和骑自行车释放更多的温室气体 [5]。拥有汽车的成本也很昂贵，对低收入个人和家庭来说是一项沉重的经济负担 [12]。此外，汽车浪费了城市中的大量空间，导致交通拥堵和城市扩张 [4]。因此，鉴于其对环境和社会产生的巨大负面影响，迫切需要减少美国的汽车拥有量和使用量 [1, 11]。解决这个问题的一种方法是针对个人消费者并鼓励他们改变行为 [20]。然而，减少私家车使用的举措往往无法改变通勤者的行为 [7]。这主要是因为美国的基础设施极其以汽车为中心，因此使用更可持续的交通方式对消费者来说目前非常不方便。为了解决这个问题，城市规划者和政策制定者被鼓励增加对公共交通基础设施的投资，从而使无车交通更加便捷和可及 [3]。不幸的是，公共交通在美国越来越成为一个两极分化的话题，美国公众和民选官员通常都不愿意支持试图增加这些投资的政策 [13, 6]。在这里，我们展示了如何通过将行为科学的见解与人工智能 (AI) 的最新进展相结合来解决这一问题。心理学方面有大量文献
零工经济通过劳动力市场对产品质量的影响：来自拼车和餐厅质量的证据
本文旨在通过劳动力市场展示零工经济对看似不相关的当地行业的产品质量的影响。我们的实证背景是奥斯汀市餐馆的服务质量，我们研究了它们如何受到共享乘车平台、Uber 和 Lyft 由于监管变化而退出和重新进入该市的影响。我们利用这些外生冲击，并将它们与 Yelp 评论的情绪分析数据相结合，这些数据捕捉了客户如何评估每家餐厅的服务质量。我们发现，与对照城市相比，当 Uber 和 Lyft 出现在奥斯汀市时，奥斯汀的顾客对服务质量的负面看法更为强烈。此外，我们使用丰富的员工流动率和工资数据来证明，与对照城市相比，当 Uber 和 Lyft 出现时，奥斯汀的服务人员流动率会增加。我们还进行了几项额外的研究和稳健性检验，这些研究和检验都与我们的假设一致，即 Uber 和 Lyft 通过提高员工流动率降低了奥斯汀餐馆的服务质量。总体而言，这些结果表明零工经济通过劳动力市场对更广泛的行业产生了重大影响。