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使用自动驾驶汽车的退出策略
摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。
adi-支持电动汽车的未来
对电动汽车的需求，包括两轮和三轮应用，正在繁殖。因此，汽车工程师发现自己被迫寻找解决电池监控，快速充电和阻抗测量的解决方案。模拟数字的工程师了解这些需求，并正在提供解决这些需求的解决方案，包括电池监控评估板，这些评估板支持多达18个系列连接的电池电池，基于SIC的MOSFET，以用ESS支持DCFC站，以及障碍和单个芯片上的电化学前端。
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
电动汽车的可切换太阳能电池
摘要：本文探讨了利用太阳能为电池充电的概念，这些电池在操作电动汽车时可以根据需要进行切换。本文讨论了太阳能作为可再生能源的优势及其对电池充电方式彻底改变的潜力。通过检查当前的技术和太阳能和电池存储的趋势，该纸强调了使用太阳能为电池充电的可行性和好处，这些电池可以根据需求轻松切换。还讨论了该技术在各个行业中的潜在应用和含义。总体而言，本文旨在阐明将太阳能和电池技术结合起来的创新方法，以实现可持续和高效的储能解决方案。关键字：太阳能，电池，可充电，电动汽车，太阳能电池板，电机。
nfi子公司新传单从达勒姆地区运输中获得43辆公共汽车的订单
本新闻稿可能包含与涉及风险和不确定性的NFI的预期事件以及NFI的财务和经营业绩有关的前瞻性陈述。尽管本新闻稿中包含的前瞻性陈述是基于管理层认为是合理假设的基础，但不能确保投资者确保实际结果与这些前瞻性陈述一致，并且差异可能是重要的。实际结果可能与在这种前瞻性陈述中预计的管理期望有重大差异，原因是各种原因，包括市场和一般经济状况以及客户购买公共汽车并购买零件或服务的经济状况以及资金可用性；客户可能不会行使购买其他公共汽车的选择；为了方便起见，客户暂停或终止合同的能力；由于持续和未来的供应链中断以及零件和组件的短缺，运输和货运延迟以及劳动力供应不足的破坏，生产率可能会延迟或生产率可能会降低；以及与加拿大证券监管机构提交的材料中讨论的其他风险和不确定性，并在SEDAR上可在www.sedarplus.ca上找到。
遥感技术以识别自动驾驶汽车的道路表面条件
[2] M. Yamada等人，“对车辆部署的道路表面状况检测技术的研究”，JSAE Review，2003，24（2）：183-188。[3] L. Colace等人，“一种近红外的光电方法来检测道路状况”，《工程学的光学和激光》，2013年，51（5）：633-636。[4] R. Finkele，“使用76 GHz的极化毫米波传感器在路面上检测冰层”，《电子信》，1997，33（13）：1153-1154。
连接和自动驾驶汽车的5G-V2X通信和网络
在过去的十年中，对通信，自动化，计算，传感和定位领域中的连接和自动化车辆（CAV）（CAV）（CAV）以及相关的启用技术引起了人们的兴趣。的确，骑士有望彻底改变未来的运输和生活质量。通过利用新型的效率空气接口，不同的无线电访问技术以及破坏性的网络软件技术和边缘 /云计算解决方案，第五代（5G）的位置，以确保超低延迟，以确保超高可靠性，良好的可靠性工具和高数据率的工具工具（V2x）（V2x）。车辆生态系统的复杂性和独特性，所涉及的利益相关者和标准开发组织的种类，设想的CAV应用的不断发展的本质，以及在5G支持的V2X中吸引研究社区的众多活动，这是该特殊问题的主要动机之一，旨在集中这一问题。本期《未来互联网杂志》本期中包含的论文提供了5G V2X通信和网络领域中新兴主题的全面概述。更详细地说，它们涵盖了从第三代伙伴关系项目（3GPP）5G和V2X架构增强功能到物理层编码技术和无线电访问技术，同时考虑与网络编排和本地化相关的问题。其中一些还报告了最近结束的持续协作研究项目的成就。此外，收集的论文本质上是异质的，这是特殊问题的主要优势之一：它们从技术上是合理的理论分析和及时的建筑设计贡献到算法设计和实践贡献。尤其是，在涉及各个领域的专家审阅者的严格审查过程之后，总共接受了来自行业和学术界的作者，共有六本出色的原始研究论文，这些论文已被接受。第一篇论文[1]剖析了与跨境和多运营商V2X部署相关的主要挑战，重点是三个代表性的合作，连接和自动化流动性（CCAM）服务：电视操作驾驶，自动驾驶和预期合作的高度限制图和分配的高度验证图和分配。增强漫游方案，间边缘云协调机制，网络切片选择和服务质量
Miguel Realpe，Boris X. Vintimilla和Ljubo Vlacic。 （2015）。自动驾驶汽车的传感器故障检测和诊断。在第二国际同盟
Miguel Realpe，Boris X. Vintimilla和Ljubo Vlacic。（2015）。传感器故障检测和自动驾驶汽车的诊断。在第二届国际机电一体化，自动化和制造业会议上（ICMAM 2015），国际会议，新加坡，2015年（第1卷30，pp。1-6）。EDP科学。
自动驾驶汽车的多代理增强学习
摘要在不久的将来，自动驾驶汽车（AV）可能会与混合型官员中的人类驾驶员同居。这种同居在造成的流行和个人流动性方面以及从道路安全的角度提出了严重的挑战。混合术可能无法满足预期的安全要求，然后自动驾驶汽车可能会垄断该官员。使用多机构增强学习（MARL）算法，研究人员试图针对两种情况设计自动驾驶汽车，本文研究了他们最近的进步。我们专注于解决决策问题的文章，并确定四个范式。有些作者解决了或者没有社会可行的AV的混合问题问题，而另一些作者则解决了完全自治的案例。虽然后一种情况本质上是一个交流问题，但大多数解决混合处理的作者承认了一些局限性。文献中发现的当前人类驾驶员模型过于简单，因为它们不涵盖驾驶员行为的异质性。因此，他们无法概括各种可能的行为。对于所研究的每篇论文，我们分析了作者如何从观察，行动和奖励方面提出MARL问题以匹配它们所应用的范例。
比较不同的制动策略，以改善基于电池级联的H桥逆变器的电动汽车的能量回收
电池电动汽车（BEV）是被认为是减少运输部门的温室气体排放并解决气候变化的解决方案之一[1]，[2]。BEV的足够市场渗透需要改善当前BEV的范围和成本[3]。因此，寻求提高电池的能量密度并提高牵引系统的整体效率。在这种情况下，本文遵循两个平行的改进轴：基于具有集成电池电池的级联的H桥逆变器（CHB-IB）[4] - [6]的创新电池子系统，以及能够在制动阶段增加能量回收率的能源管理策略的发展[7] - [10]。最近提出了一种基于CHB-IB的创新拓扑结构，以取代BEV的常规牵引系统。它由与集成电池电池组成的几个H桥转换器组成。他们为电动牵引力机提供最近的水平控制。以前的论文已经描述了这种新拓扑及其控制[11] - [13]。CHB-IB旨在履行电压源逆变器（VSI），电池管理系统（BMS）和充电器的角色。与常规拓扑相比，预计会有显着改善。先前的一项研究评估了新拓扑的效率[13]。在电牵引机的扭矩速度平面上确定了损耗图。