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sika®Viscocrete®Ace507 M
sika®Viscocrete®ACE507 m（混合控制能量）由基于新开发的聚羧酸乙二醇乙二醇聚合物的一系列创新的超塑料组成。Sika®Viscocrete®ACE507 m的特定分子构型通过暴露于水泥晶粒表面增加与水反应，从而加速了CE含水。因此，可以早期发展水合热量，水合产品的快速发展，并因此在很小的时候就达到了更高的优势。Sika®Voscocrete®ACE507 m的聚合物结构是专门设计的，以证明预制混凝土的流变学，即使在非常低的水/天线比率下，也使其非常流动且低粘性，而无需增加粘性。鲁棒性是由Sika®Viscocrete®ACE507 M所产生的预制混凝土生产的独特特征。适用于热带气候条件。零能源系统零能源系统是基于最新的Sika®Viscocrete®超塑料和广告自我压缩混凝土技术的组合。零能源系统已开发出来，以帮助预制的具体生产商合理化其生产过程，并节省能源成本，并加上产品的提高产品质量和工作条件。
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。
可再生甲醇作为重型发动机燃料
摘要：为了实现气候目标，全球必须摆脱化石燃料。对于电气化不切实际的行业，找到可持续的能源载体至关重要。可再生甲醇因其多种可持续的生产方法而被广泛认为是一种有前途的燃料，可用于为航运、货运、农业和工业机械等重型应用提供动力。虽然目前的技术努力主要集中在航运领域的双燃料发动机上，但未来的进展取决于使用可再生甲醇的单一燃料解决方案，以实现重型领域的净零目标。本综述研究了使甲醇成为重型应用唯一燃料的技术的研究现状。文献中出现了三个主要类别：火花点火、压缩点火和预燃室系统。分析了每个概念的运行原理和效率、稳定性和排放特征。火花点火概念是一种成熟度高、经济高效的解决方案。然而，它们面临着爆震问题的限制，限制了较大孔径的功率输出。压缩点火概念本质上不会受到末端气体自燃的影响，但由于甲醇十六烷值低，因此会遇到与可燃性相关的挑战。尽管如此，仍存在各种实现甲醇自燃的方法。要在所有负载点实现稳定燃烧，需要结合多种技术。预燃室技术尽管成熟度较低，但有望通过充当分布式点火源来延长爆震极限并提高效率。此外，混合控制预燃室概念显示出消除爆震以及相关尺寸和功率限制的潜力。本评论最后比较了每种技术并确定了未来研究的差距。
Dbx 160 压缩机/限制器 - Squarespace
鼓的标志性冲击力。一切皆有饱满质感。dbx 160 基于 VCA 的压缩与以前的设计截然不同。其狂野的快速攻击和新鲜的透明度使其一炮走红，无论是保守地用来增加饱满度，还是猛击以进行抽吸。 dbx 160 成为鼓和贝斯压缩的声音。dbx 160 与 dbx® 密切合作设计，以绝对精确的方式模拟原始硬件的声音，并通过为满足现代工作室需求而设计的新功能对其进行了增强。提供 70 年代经典鼓压缩的力量和冲击力丰满、厚实的质感非常适合鼓、贝斯、合成器、原声吉他为从鼓总线到说唱人声的一切添加攻击性简单的控制可快速轻松地拨入正确的声音添加了混合控制以实现快速并行压缩添加了侧链高通滤波器，可在底鼓和贝斯上获得完整的低音链接立体声、双单声道或中侧操作透明的声音，失真极低观看实际效果react-product-video-gallery-box顶级专业人士的评价product-quote-gallery-app原始声音，现代灵活性鼓的黄金标准没有攻击或释放控制，160 的标志性声音在您将其修补后立即显现出来。最小的色彩、快速的攻击以及轻柔地调整信号（或粉碎信号）的能力为鼓组设定了标准。但不仅仅是鼓组 dbx 160 还为人声提供了力量，但流畅的冲击力使其成为低音的首选。现在，Waves 添加了侧边
日立ABB Power Grids的创新技术，将为英国的碳中立式未来做出贡献
苏黎世，2020年12月4日 - 日立ABB Power Grids已开始对全球第一个混合解决方案进行了为期一年的试验，该解决方案将Statcom（静态补偿器）与SP Energy网络合作，与SP Energy Networks，Strathclyde大学和丹麦技术大学合作。这项创新的新技术将通过实现从传统能源发电到可再生能源及其整合到电力网络的平稳过渡，从而为英国的中立未来做出重大贡献。由英国电力监管机构OFGEM设立的OFGEM网络创新竞赛（NIC）资助了2018年开始的Phoenix项目。该项目的结果有望贡献超过62,000吨碳排放的累积节省，这相当于使用6,000多个房屋。作为试验的一部分，日立ABB电网已安装了世界上第一个混合动力解决方案，这是SP能量网络在苏格兰格拉斯哥附近的SP Energy Networks传输网络上的战略性275千瓦（KV）变电站。项目合作伙伴现在将在为期一年的试验中评估安装的性能。“虽然电站产生稳定而恒定的能源流动，但可再生能源生成器（如风能和太阳能）在响应不同的天气条件时可能会波动，”日立ABB Power Grids网格集成整合业务部门董事总经理Niklas Persson说。结果是一个能够提供快速反应，旋转容量和短路控制的系统。解决方案“这种开创性的混合解决方案将现有技术与创新的控制系统相结合，该系统将使能源供应可靠，稳定，同时将英国加速到碳中性的未来。” SP Energy Networks的流程和技术总监Colin Taylor表示：“尽管最近出现了挑战，但今年我们能够推动今年的Phoenix项目，这是我感到非常自豪的。”他继续说：“这个世界上的第一个创新项目刚刚开始了现场试验后达到了一个关键的里程碑。这样的技术使我们能够在电力系统上适应更多可再生的一代，同时保持系统稳定性和弹性水平。”关于解决方案，首先的混合动力解决方案将传统技术与电力电子设备和混合控制结合在一起。
使用ROS2 -trepo
在工业用例中，重型移动机器通常用于农业和移动地球。自动化这些机器可能是一项复杂的任务，鉴于用例，自动化水平和环境，可以引入许多不同的建筑问题。在设计自主单元时，可以遵循许多导航和控制范例，例如反应性，审议，基于行为和混合动力。本文探讨了在托盘拾取的用例中实现混合控制体系结构。目的是识别导航系统的不同组件，并以分层体系结构的形式将其分为混合导航系统，该架构可以采用决策层进行广义任务部署。决策可以与许多工具一起使用，例如Petri-Nets和有限的州机器。最近几年从游戏行业部署了一种称为行为树的事物，试图通过利用最小的过渡规则和树结构中的节点之间的状态来提高开发系统组件的可重复性。论文的目的是使用ROS2作为中间件解决方案部署系统，以通过ROS2平台应用程序分发馈回馈电和命令。的目的还是在ROS2中不同解决方案的大生态系统中识别算法软件包和框架，这可以使部署自动企业重型移动机系统更快，更容易。机器控制器暴露了行为树节点可以利用的接口来实现动作的基础。与分层体系结构设计，ROS2和行为树结合使用，可以识别机器的原语和动作，并将它们绑定到机器的功能上，以便在行为树中使用简单的行为使用更复杂的任务部署（例如托盘拾取），并具有分层的体系结构。最后，在论文中，对实现系统体系结构中的成功托盘进行关键组件的性能进行了评估。由于该应用程序主要取决于路径以下的性能，定位，状态估计和操纵器轨迹跟踪，因此它们正在评估中。最后，鉴于Tar-Get Machine中的分布式控制系统中的体系结构和系统部署，在托盘采摘系统中进行了成功的尝试。但是，鉴于系统中的速率主题较高，RCLPY实现表现出CPU性能的性能瓶颈和差可扩展性。
1 IEEE CICC 2024 A 49.8mm2 全集成，1.5m...
植入式神经接口在帮助瘫痪、截肢或各种神经系统疾病患者恢复功能方面具有巨大潜力。为了精确映射大脑各个区域的神经活动并提高信息传输速率，记录通道的数量显著增加，最近的系统集成了数千个或更多通道 [1-2]。这就需要能够处理数百 Mb/s 吞吐量的无线链路，这对无线植入物的功耗、尺寸和传输范围提出了重大挑战。由于体通道通信 (BCC) 能够实现毫米级外形尺寸，因此在脑植入物中的应用日益广泛 [3-4]。然而，它在数据速率和传输距离方面都面临限制。另一方面，脉冲无线电超宽带 (IR-UWB) 通信由于其高数据速率和低功耗而提供了一种有前途的解决方案 [5- 6]。然而，现有的 IR-UWB 发射器 (TX) 受到厘米级传输范围和较大尺寸的阻碍，使其并不适合长期植入。实现米级传输距离的远场射频辐射为患者提供了相当大的活动自由。然而，它需要一种高效的无线链路，符合大脑数十 mW/cm 2 的严格功耗要求。为了应对扩大植入式 TX 传输范围同时最小化其尺寸和功耗的挑战，本文介绍了一种经皮、高数据速率、完全集成的 IR-UWB 发射器，它采用新颖的协同设计的功率放大器 (PA) 和天线接口来增强性能。与最先进的 IR-UWB TX [5-6] 相比，通过协同设计的接口，我们实现了 49.8 平方毫米 (8.3 毫米×6 毫米) 的最小占用空间和 1.5 米的最长传输范围。图 1 展示了所提议的 TX 的架构，它结合了开关键控 (OOK) 调制方案和基于相移键控 (PSK) 的加扰。使用 PSK 加扰可以增强对极性的控制，从而有效地消除 OOK 输出频谱中的离散频谱音调，以符合 FCC 监管要求。正交本振 (LO) 信号由基于 2 级环形振荡器 (RO) 的整数 N 宽带锁相环 (PLL) 生成，提供类似 LC-VCO 的抖动性能。脉冲发生器输出 2ns 脉冲宽度的 OOK 数据，该数据被馈送到带有可编程延迟线 (DL) 的脉冲整形器 (PS)。PS 与开关电容 PA (SCPA) 一起在 RF 域中进行 FIR 滤波，从而提高频谱效率。无线链路由片外偶极天线建立，选择该天线是因为其与小型化植入物兼容，因为与单极天线相比，它不需要大的接地平面。图 2 显示了基于反相器的相位多路复用器 (PHMUX)、PS 和 SCPA 的框图。PHMUX 和 SCPA 均采用全差分架构，无需片外平衡器。为了提高功率和面积效率，同时确保有效的旁瓣抑制，采用了 4 位三角模板。该模板可以配置为对称或不对称，从而提高符号间干扰 (ISI) 性能。图 2（右上）将所提出的调制方案的模拟输出频谱与理想的三角包络进行了比较，表明在旁瓣抑制和主瓣带宽方面具有可比的性能。图 3 说明了数字/电压控制 RO 的电路实现，具有一对延迟元件和混合控制电阻器。振荡频率由 4 位数字控制字 (FC) 控制，以克服 PVT 变化，以及差分环路滤波器产生的两个模拟信号（即 VCP 和 VCN）。为了最大限度地减少基板噪声耦合，我们采用了差分电荷泵 (CP) 和环通滤波器 (LPF)，与单端配置相比，调谐范围几乎增加了两倍。测量的 PLL 锁定频率范围
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。