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World File Search System角分辨率
太空甚长基线干涉测量 (VLBI) 简史
引言 2023 年是射电天文学诞生 90 周年：人们普遍认为，这个天文学大分支学科的“诞生”源于 1933 年 5 月 5 日《纽约时报》头版的一篇专栏文章，文章介绍了卡尔·詹斯基 [1] 发现“宇宙噪声”。自 20 世纪 60 年代中期以来，在这一时期的近三分之二的时间里，一种名为甚长基线干涉测量 (VLBI) 的射电天文学技术在观测天体时（前提是它们在电磁波谱的无线电领域发射）的角分辨率方面保持着领先地位。1967 年，三个美国小组和一个加拿大小组首次实验演示了这项技术（见 [2] 第 1.3.14 节及其中的参考资料）。两年前 [3] 中就曾讨论过这项技术。有趣的是，后者在 1963 年的草案版本中包含一段话，提到了在航天器上放置无线电干涉仪天线的可能性，目的是实现地面仪器根本不可能达到的角分辨率。由于当时苏联对所有涉及太空探索的主题实行严格审查，这一段话被从最终版本中删除。列夫·A·列别捷夫 (1987)、根纳迪·肖洛米茨基 (1991)、尼古拉·卡尔达肖夫 (2016) 和列昂尼德·马特维延科 (2018) 在四次私人通信中独立向作者证实了后者。因此，如果考虑到 20 世纪 60 年代上半叶首次提到太空 VLBI，那么到现在为止，这个话题确实有着一段可观的历史。对于反射天线（广泛使用的专业俚语是“碟形天线”），分辨率由衍射极限 λ/D 定义，其中 λ 是波长，D 是反射器的直径，就像“传统”光学天文学的情况一样。对于典型的无线电领域分米到米波长，直径数十米的实惠碟形天线可以达到数十角分的角分辨率，远低于地球光学望远镜的典型角分辨率，后者为秒级
模拟无湍流量子增强干涉望远镜
望远镜系统的角分辨率受限于相干孔径的大小，孔径越大，角分辨率越精细。这可以通过制造更大的望远镜来实现，或者通过组合多个望远镜阵列来模拟更大的望远镜。后者允许用户在探测器之间创建非常长的基线，而无需使用单个的大型探测系统；使用甚长基线干涉测量法 (VLBI) 的望远镜系统已经能够获得更高质量的天文物体图像。然而，直接探测 VLBI 对于较高频率的光子（例如可见光子）来说更加困难，因为这些波长在光纤中的传输损耗较大，并且无法直接记录光频率的电场（与射电望远镜相比，射电望远镜的信号可以先以电子方式记录，然后像事件视界望远镜 [ 1 ] 一样进行“干涉”）。 Gottesman、Jennewein 和 Croke 提出通过检测望远镜之间的相关性来规避这一限制，每个望远镜都由一个天文光子和一个地面光子的叠加组成（望远镜之间的相对相位可控）[2]。本质上，这两个过程之间存在量子力学的双光子干涉，其中天文光子进入一个望远镜，地面光子进入另一个望远镜，反之亦然。干涉可见度作为望远镜基线分离的函数的变化决定了两个望远镜处光源的相互相干性，进而通过范西特-泽尔尼克定理，人们可以确定光源的强度分布[3]。在这里，我们使用来自自发参量下转换（SPDC）的光子进行了原理验证演示。
高分辨率星载射电天文学
本期特刊简要概述了高分辨率星载射电天文学的现状。在射电天文学中，通过采用干涉测量法，特别是其“终极”体现——甚长基线干涉测量法 (VLBI)，可以实现高角分辨率。本文发表的时机似乎非常恰当：2019 年将因与本期特刊主题相关的两个里程碑而载入射电天文学史。首先，作为第二个也是迄今为止最后一个专门的空间 VLBI 任务，由俄罗斯牵头的 RadioAstron（Kardashev 等，2013）在成功运行 7.5 年后完成了其在轨寿命。这项任务，连同它的两个前身，即 1986-1988 年的首次示范性轨道 VLBI 与 NASA 的跟踪和数据中继卫星系统 (OVLBI-TDRSS) (Levy 等人，1986) 以及首次专门的空间 VLBI 任务，即日本主导的 VSOP/HALCA (Hirabayashi 等人，1998)，构成了 VLBI 系统基线超过地球直径的首批示例。RadioAstron 任务（本期特刊介绍了其部分结果）在其观测波长上提供了最高的角分辨率。本特刊中 Bayandina 等人、Bruni 等人、Edwards 等人、Gabuzda 等人、Jauncey 等人、Kovalev Yu.A. 等人、Kovalev YY 等人、Kravchenko 等人、Richards 等人、Shakhvorostova 等人、Shatskaya 等人、Zakhvatkin 等人和 Zensus 等人的论文回顾了 RadioAstro 的结果以及补充的地面研究和一些有关 RadioAstron 操作的主题。其次，2019 年标志着超大质量黑洞及其相对论“阴影”直接成像研究时代的开始。事件视界望远镜 (EHT) 合作组织 (2019) 进行的 230 GHz 全球地球甚长基线干涉测量观测取得了突破性成果。然而，进一步研究黑洞阴影的线性分辨率与事件视界相当，需要更清晰的视野。这可以通过在亚毫米波长处进行观测来实现，这比最近 EHT 在波长为
高能X射线探头（HEX-P）
高能 X 射线探测器 (HEX-P) 是 NASA 提出的一项探测器级任务，它将高角分辨率与宽 X 射线带通相结合，为解决未来十年的重要天体物理问题提供了必要的能力飞跃。HEX-P 通过结合经验丰富的国际合作伙伴开发的技术实现了突破性的性能。为了实现科学目标，有效载荷由一套共线 X 射线望远镜组成，旨在覆盖 0.2-80 keV 带通。高能望远镜 (HET) 的有效带通为 2-80 keV，低能望远镜 (LET) 的有效带通为 0.2-20 keV。HEX-P 将发射到 L1 以实现高观测效率，带通和高观测效率的结合为广泛的科学服务于广大社区提供了强大的平台。基线任务为 5 年，其中 30% 的观测时间用于 PI 主导的项目，70% 用于一般观察 (GO) 项目。一般观察项目将与 PI 主导的项目一起执行。
NOEMA-A 阶段.pdf - IRAM
接收器温度和改进的孔径效率将使四个波段的谱线灵敏度提高 3 倍（观测速度提高 9 倍）。当查看线测量和连续灵敏度时，增益数字变得更加引人注目：配备边带分离混频器的 NOEMA 阵列总带宽为 32 GHz（双极化中为 2SB），将使连续灵敏度提高 5 倍（或观测速度提高 25 倍）。这显然是探测灵敏度的重大突破，例如，高红移的弱星系群远低于最近在毫米和亚毫米波长下进行的河外星系调查的源混淆极限。对于线测量和红移 CO 发射搜索将获得类似的增益。由于对扩展源的灵敏度与阵列合成光束的大小紧密相关，因此将 PdBI 的角分辨率加倍需要 3-4 倍的灵敏度才能最佳地满足科学要求。使用 6 个元件，只需在观察时间上进行昂贵的投资即可提供所需的灵敏度。基线长达 1600 米的 12 天线阵列提供了出色的测绘能力，合成光束面积缩小了 3 到 4 倍，动态范围大大改善（倍数 > 20-100）。NOEMA 仅具有两种阵列配置，还将提供更高的校准精度、更高的观察效率以及在扩展配置下每年超过 4 个月的连续天文操作。NOEMA 校正大气相位变化的能力对于在四个毫米波段实现高效、灵活的操作（空间分辨率低至 0.1”）具有重要意义。图2：NOEMA 的空间分辨率与当前和未来的（亚）毫米波阵列相比。NOEMA 旨在覆盖 70 – 370 GHz 范围。
空间领域感知的无源射频技术与演示
用于空间领域感知 (SDA) 的无源射频 (PRF) 技术已被美国太空军 (USSF) 空间条令“出版物 3-100，空间领域感知” [1] 确定为 SDA 任务感兴趣的一项技术。无源射频传感器利用航天器发射的信号来确定飞行器的位置和运动，进而可用于轨道确定和保管维护。无源射频技术还包括使用传统信号处理和射频机器学习 (RFML) 技术分析信号外部特性，以表征航天器，包括识别、姿势估计、生命模式、变化或事件检测、意图估计、预警以及包括雷达和光学传感器在内的其他传感器系统的倾斜和排队。无源射频的主要优点包括白天和夜间的持续观测、恶劣天气下的观测以及快速重访。这项工作将涵盖弗吉尼亚理工大学国家安全研究所利用弗吉尼亚理工大学地面站 (VTGS) 的资产和相对低成本的商用现货 (COTS) 软件定义无线电 (SDR) 技术开发初步概念验证无源射频能力的努力。该系统的当前目标包括在 S 波段卫星通信频率分配下跟踪地球同步航天器、通过卫星下行链路的极化分析探索姿态估计，以及初始数据收集以探索用于跟踪和卫星特性的多种算法。正在为这一初步概念验证研究的特定无源射频技术是射频干涉测量法，它利用多个相干卫星接收器系统之间的长间隔（称为基线），并为跟踪观测提供潜在的亚角秒角分辨率。将介绍真实世界干涉仪的技术设计，包括实施挑战，例如多个站点之间的定时和同步以及系统校准。还将介绍该系统从空中真实世界测量中得出的初步结果，涉及卫星跟踪和特性。本文最后将讨论系统的改进和未来工作，包括在替代飞行状态下的跟踪和特性描述、扩大系统的频率覆盖范围及其对系统设计的影响，以及可用于 SDA 任务并通过系统测试的潜在信号处理和 RFML 技术。
折叠发射 - 太空折纸
• 生活技能 o 社交、全球意识、倾听背景 美国宇航局的韦伯望远镜将利用其卓越的角分辨率和近红外仪器来发现和研究与我们相似的行星系统，分析太阳系外行星大气的分子组成，并直接对围绕附近恒星运行的木星大小的行星进行成像。韦伯太空望远镜将进行曾经被认为不可能的观测；仅仅为了建造它，就必须发明多种新技术。这面开创性的镜子和强大的仪器将发现和研究遥远的行星系统，分析太阳系外行星大气的分子组成，并直接对围绕附近恒星运行的木星大小的行星进行成像。它还将深入研究过去，追溯最早的恒星和星系诞生的时代。通过扩展我们对宇宙的了解，望远镜将帮助我们回答这些引人注目的问题：“我们是如何来到这里的？”和“我们是孤独的吗？”诺斯罗普·格鲁曼公司致力于确保这一曾经不可想象的成就成为现实。韦伯望远镜被美国国家研究委员会列为天文学和天体物理学的首要任务，是 NASA 和科学界的一项重要项目，也是美国地面和太空天体物理学项目的核心。负责该项目的诺斯罗普·格鲁曼工程师们的任务并不轻松。人们耗费了一亿个小时的时间来建造这架望远镜，它是有史以来最大、最复杂、最强大的太空望远镜。听听工程师们对自己的成就感到自豪——他们正在书写太空探索历史的下一篇章。https://www.youtube.com/watch?v=rErBbFiLbVc 本课将关注三个领域：1)日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 将折纸原理作为宇航员选拔过程的一部分。候选人必须在为期一周的观察期间折一千只纸鹤。观察员通过这项任务在时间限制内重复性地分析候选人。 2) 了解参与开发韦伯太空望远镜的人员从事的不同工作以及文化多样性。 3) 折纸原理在太空探索中的作用：a) 卫星和深空望远镜（如詹姆斯·韦伯太空望远镜）的许多部件在太空中展开。科学家必须弄清楚如何设计每个部件，使其在发射后正确展开。
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
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。