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成果报告书- 防卫省・自卫队
开发 - 试制耐振单腿基本结构模块，并在振动环境下（正弦波33Hz、最大加速度5G）验证发电操作（振动环境条件以JIS汽车零部件耐振要求为准） - 在上述振动环境下，模块发电耐久性达到100小时以上 - 耐振模块结构及相关周边技术的知识产权申请 自2017年度起，针对上述目标2的内容，我们决定在振动环境下（正弦波33和67Hz、最大加速度5和10G）验证发电操作。 为了实现这些目标，我们将采取以下步骤： ①提高环保型Mg2Si热电发电材料的热耐久性经过申请人迄今为止的努力，已确认Mg2Si材料本身的发电元件在空气中600℃下经过3000小时以上仍能保持稳定。此项委托工作将确保引入热电池所需的模块化结构的耐用性。 ② 开发最适合发电的新型高耐久单腿结构模块 本次委托项目中，Mg2Si热电材料具有基本热电发电能力高、在热电材料中重量最轻、环境负荷小等特点。为此，采用了单腿型热电发电模块结构，该结构仅由n型半导体Mg2Si构成。 ③在发电环境中，使用振动试验机，在接近真实环境的条件下评估发电特性。通过叠加汽车零部件通常所要求的水平的振动环境（JIS规定的汽车零部件耐振环境：正弦波加速度5G、33Hz），努力确保发电模块的耐久性。 B.热电池专用DC-DC电源转换器实用化基本要素技术本项目的目标如下： 目标1：专用于热电发电模块的电容器堆叠型DC-DC转换器，转换效率达80%
2023 年可持续发展报告
百年不遇的变革中，环境变化加速，企业经营也日趋复杂。汽车行业距离实现可持续发展目标的2030年只剩下不到10年的时间。投资者等利益相关者对ESG举措的要求和期待也日益增加。应对气候变化已成为全人类共同的课题，世界各国正加速实现碳中和。此外，作为社会基础设施的物流的重要性日益凸显，人们期待着网联化、自动驾驶等物流的实用化。鉴于此，五十铃集团以更加坚定的决心积极应对社会挑战，于5月12日制定了名为“ISUZU ID”的新企业理念框架。为实现“为您驱动世界”的使命，到2030年，我们将在ISUZU ID的研发、设施投资和业务投资方面投资共计1万亿日元，重点关注碳中和、物流DX等举措。为了体现这一使命，我们将采取行动，例如实施气候变化措施和转变我们的企业结构，以成为一个促进创新的集团。此外，我们将致力于加强治理和扩大信息披露，同时进一步深化我们对“从 ESG 角度进行管理”的传统承诺。五十铃已成立可持续发展委员会作为促进可持续发展问题的框架，并负责审议和决定旨在解决环境和社会挑战的措施。在 2023 财年，我们推进了 6 月制定的 2030 年环境路线图的努力，这是我们气候变化措施战略的一部分。此外，为了应对社会挑战，我们在整个供应链中进行了人权尽职调查，并加强了我们对尊重人权的承诺。在集团范围内，我们通过举办五十铃集团可持续发展联络会议并与集团公司更紧密地合作，在整个集团内推动可持续发展活动。 2024年度，我们将继续在承认气候变化、人权风险等社会课题存在的同时，推动其解决进程。可持续发展委员会也将适时向经营会议和董事会报告，在致力于解决社会课题的同时，深入参与经营。我们将继续从ESG角度进一步加强和强化经营，加速推进ESG举措。
LiDAR的演变及其在高精度领域的应用...
LiDAR是在1960年Theodore Maiman发明红宝石激光器之后才被广泛认可的，从技术革新来看，LiDAR经历了四个阶段。1960年，Theodore Maiman和他的同事在休斯研究实验室将高功率闪光灯照射在红宝石棒上，触发了一束相干光：第一束激光器。由于激光具有亮度好、方向性好、抗干扰等特点，激光技术被广泛应用于测距。与一般的测量方法相比，它具有精度高、分辨率高、体积小、使用方便、全天候等优点，在对地观测、环境监测、侦察等领域发挥着重要作用。同其他技术一样，激光也引起了军方的重视，很快美国军方就开始了军用激光装置的研究，第一台军用激光测距仪在1961年通过了军方试验，很快就投入了实用化。1971年，美国军方首创了世界上第一台红宝石激光测距系统：AN/GVS-3，这台第一代测距仪由光电倍增管探测器和红色外宝石光激励器组成，由于存在体积大、重量重、功耗大等缺点，很快就被第二代测距系统所取代，该测距系统采用近红外钕激光器(主要是Nd:YAG激光器)和PIN光电二极管或雪崩光电二极管，体积更小，功耗更低。随着这项技术的日趋成熟，随着20世纪70年代YAG激光技术的成熟，应用于长、中、短程激光测距雷达已成为必然趋势，1977年美国研制成功第一台手持式小型激光测距仪。 Nd:YAG激光测距仪：AN/GVS-5型，特点：尺寸与标准7-50军用望远镜相当，总重量只有2kg，适合手持使用，20世纪70年代末到80年代中期，激光测距仪成为军用激光市场上最大的采购项目[10]。起初激光测距主要用于军事和科研，在工业仪器中很少见，因为激光测距传感器太贵，一般在几千美元，高昂的价格一直是阻碍其广泛使用的主要原因。然而，由于技术的重大进步，价格已降至几百美元，使得它有可能成为一种具有成本效益的测量仪器。
以及基于脑电图的运动想象脑的个体内变异性......
在脑电图 (EEG) 记录中，不同受试者之间和同一受试者内随时间推移都存在普遍且难以捉摸的受试者间和受试者内变异性 ( Saha and Baumert ， 2020 )。受试者间变异性可归因于年龄、性别和生活习惯等因素，这些因素与大脑地形和电生理有关 ( Seghier et al. ， 2004 ； Herzfeld and Shadmehr ， 2014 ； Wu et al. ， 2014 ； Seghier and Price ， 2018 ； Antonakakis et al. ， 2020 )。受试者内部的变异性可以解释为心理和生理的变化，例如疲劳、放松和注意力（Smith 等人，2005 年；Meyer 等人，2013 年；Nishimoto 等人，2020 年；Trinh 等人，2021 年；Hu 等人，2022 年）。受试者间和受试者内部的变异性对基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 领域构成了重大挑战（Ray 等人，2015 年；Saha 等人，2017 年；Lee 等人，2019 年；Chikara 和 Ko，2020 年；Wei 等人，2021 年；Huang 等人，2022 年）。通过检测感觉运动节律 (SMR) 中的事件相关去同步/同步 (ERD/ERS)，基于运动想象的 BCI (MI-BCI) 已被提出用于神经康复应用，范围从运动障碍、严重肌肉疾病和瘫痪患者到肢体运动恢复 (Wolpaw and Wolpaw, 2012; Mane et al., 2020)。然而，来自某个受试者的训练有素的 BCI 模型不能直接应用于另一个受试者。此外，先前的研究表明 BCI 效率低下的问题，有 10% 到 50% 的用户无法操作 MI-BCI 系统 (Vidaurre and Blankertz, 2010; Liu et al., 2020)。即使是对同一受试者，BCI 系统的性能也会随着时间的推移而下降。受试者间和受试者内变异性的存在导致传统机器学习泛化能力的下降，从而限制了MI-BCI的实用化应用（Ahn and Jun，2015；Saha等，2017）。在传统机器学习框架下，训练集和测试集需要独立同分布（IID）（Duda and Hart，2006）。然而，受试者间和受试者内的变异性使得IID条件假设不再成立。通过放宽IID假设的限制要求，迁移学习被认为是一种有效的方法，可以提高模型对受试者间和受试者内变异性的可重用性和泛化能力（Jayaram等，2016；Pan，2020）。已经提出了一系列方法将知识从源域迁移到目标域。不变表示的目的是寻找跨不同会话或主题的不变学习模型，例如正则化公共空间模式 (CSP) 和不变 CSP (Blankertz 等，2007；Cheng 等，2017；Xu 等，2019)。随着深度学习技术的发展，领域自适应方法已经提出并几乎完全主导了 BCI 应用领域（Li 等人，2010 年；Liu 等人，2012 年；Samek 等人，2013 年；Fukunaga，2013 年；Dagaev 等人，2017 年；Azab 等人，2019 年；Hong 等人，2021 年）。一些端到端优势和更强的特征学习能力受到了越来越多的关注（Autthasan 等人，2021 年）。虽然受试者间和受试者内的变异性对实际应用的挑战已逐渐被注意到，并且迁移学习可以在一定程度上弥补性能下降，但对受试者间和受试者内变异性的理解仍然有限。大多数研究人员将受试者间和受试者内的变异性视为类似类型的问题（ Jayaram 等人，2016 年）。虽然受试者间和受试者内的变异性都会导致