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印度零排放货运的途径
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自动货运的可持续性机会
第二，要比较速度，人类驾驶员必须有一个基线速度，并且可以为Au Tomous卡车的假定目标速度。Aurora在得克萨斯州的经验表明，在I-45的速度限制最高为75英里 /小时的情况下，没有速度调速器的HU人为驱动的卡车采用70-75 mph的速度。由于它既不受服务时间限制的限制，也没有受到人类驾驶员的竞争优先级的限制，因此Aurora驾驶员的设计旨在以65英里 /小时的标称速度巡航，只能提高其超车的速度。这种从70-75 mph到65英里 /小时的变化与美国卡车运输协会9的长期能源效率建议相匹配，这表明空气动力学阻力降低了14％-25％，而高速公路的总体降低则降低了高速公路的能源消耗9％-17％。有关在英国背景下对这一机会的尾部研究，请参见Bray＆Cebon（2022）。
货运的新兴趋势
• Agent-level modeling of the multi layer of freight activities and their interactions and infrastructure impact • Focus on simulating road-freight vehicle movements in a region while generating mode-specific business-to- business flows across the nation • Integration with a passenger model, enabling comprehensive regional mobility system analyses • Scenario analysis capability (e.g.车辆电气化，目击费用，需求增长，最后一英里的交付创新等）
货运的未来：长期计划
我们的货运和物流行业规模惊人。每年在英国及周边地区运输价值 16 亿吨的货物。这相当于约 10,000 艘满载的航空母舰。然而，鉴于其中大部分工作都是在幕后完成的，我们可以将定义该行业的复杂性、组织性和专业知识视为理所当然。我们希望商品能够毫不费力地从千里之外的卖家那里送到我们家门口。我们希望超市的货架上摆满了全球和本地产品。我们希望构成我们的房屋和基础设施的材料随时可用。然而，我们通常看不到的是更广泛的物流行业 2 雇用的 200 多万工人，从重型货车和货运列车司机、机场的飞行员和地勤人员到海员和我们配送中心的工作人员，所有他们日夜工作以使这一切成为可能。简而言之，他们推动着我们的经济并提供我们想要和需要的生活质量。
英国公路货运的电气化与氢能化
作为紧急应对交通部门脱碳措施的一部分，英国政府在交通脱碳方面的投资超过 270 亿英镑，用于激励零排放汽车。这些投资必须促进向长期解决方案的过渡。成功依赖于协调和测试能源和运输系统的发展，这可以避免两个系统出现不可预见的后果，从而降低投资风险。在这里，我们对英国公路货运进行了半定量能源和运输系统分析，重点关注全国脱碳的两个主要投资领域，即电气化和氢能推进。我们的研究将这些能源系统的潜在障碍汇总并评估成一份简明的记录，并将基础设施与能源系统内所有其他组件的关系考虑在内。它强调，为了实现全系统的成功和弹性，氢系统必须克服氢气生产和分配障碍，而电力系统需要优化存储解决方案和充电设施。如果没有连贯、共同发展的能源网络，交通脱碳的规划和运营模型可能无法产生有意义的现实结果。深入了解能源和运输系统之间的依赖关系是开发有意义的运营运输模型的必要步骤，该模型可以降低能源和运输系统的投资风险。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 代表国际能源倡议出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
德克萨斯州货运的经济作用 - 执行摘要
德克萨斯州拥有广泛的多式联运货运网络，但该州的高速公路为德克萨斯州的企业和消费者提供了重要的门到门连接。这些走廊的选择采用了三步流程。步骤 1 遵循州一级使用的货运系统指定流程，指定 THFN 和该州的关键城市和农村货运走廊。步骤 2 包括定性考虑因素，例如走廊长度、服务于城市和农村地区的走廊路段、走廊方向（南北、东西）以及与边境口岸和多式联运设施的连接。在步骤 3 中，货运和经济工作组成员投票并推荐用于分析的走廊。
货运的价值 - 国家基础设施委员会
英国货运系统在支持经济活动方面发挥着至关重要的作用。货运系统有助于满足英国最基本的需求：它为超市提供食品、为加油站提供燃料、为医院运送医疗产品、为家庭和企业递送信件和包裹。货运系统在支持经济活动方面也发挥着至关重要的作用：它将原材料和中间产品运送到工厂、将货物运送到港口、将产品运送到零售商，从而支持制造业、出口和消费者。然而，一系列重要挑战依然存在。货运既导致道路拥堵，又容易受到道路拥堵的影响；它占二氧化碳总排放量的 6%；并且是一个劳动密集型行业，随着经济增长，工资上涨，成本也随之上升。本研究调查并评估了英国货运系统的效率，确定了最有可能推动货运效率“阶跃变化”的技术，并考虑了提高效率可能带来的经济和其他利益。本研究发现，货运系统必须继续发展。货运系统必须在所有关键效率领域提高成果：必须保持成本竞争力；尽量减少对拥堵的影响；减少温室气体排放，以符合英国的气候目标；并保持对未来压力的抵御能力。以下是对每个问题的研究结果摘要。