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World File Search System车辆
增强车辆安全性和性能
摘要：近年来，汽车行业目睹了机器学习（ML）技术的整合到车辆设计和操作的各个方面的重大范式转变。本文探讨了汽车工程中ML应用程序的新兴领域，尤其是重点关注其在增强车辆安全性和性能中的作用。由数据分析和计算功能的进步提供支持的ML算法提供了前所未有的机会来增强传统的汽车系统。从预测性维护到自动驾驶，ML技术使车辆能够以显着的精确和效率来感知，解释和应对复杂的现实世界情景。本文概述了汽车安全中的关键ML应用程序，包括避免碰撞系统，自适应巡航控制和驾驶员监控。此外，它研究了ML算法如何通过预测建模，燃油效率优化和动态车辆控制来优化车辆性能。此外，讨论了将ML集成到汽车工程中的挑战和未来前景。这些包括与数据质量，模型可解释性和监管标准有关的问题。尽管面临这些挑战，但ML技术的迅速发展却持巨大的希望，可以改变汽车行业，为未来的更安全，更高效，更聪明的车辆铺平道路。关键字：机器学习，汽车工程，车辆安全，性能增强，人工智能。
2024年自动车辆法案
（a），如果在不同日子在每个房屋之前进行修订或替换，则应将稍后的一天是在两家房屋之前放置的一天，以及（b）在计数40天的任何时间内，不得在任何时间供应或在两个房屋中供应的任何时间供您使用，或者在这两个房屋中均供应四天。
SA车辆市场更新
▪ Vehicle industry is closely correlated to GDP ▪ Industry negatively impacted by geopolitical events, oil prices, volatile Rand, import costs, infrastructure & energy capacity, inflation & high cost of living ▪ Interest rate increase of 475bps post-pandemic has put consumer spending & access to credit under severe strain ▪ Average bureau score of consumers continue to deteriorate ▪ All of the above has led to a contraction of the VAF market ▪ There does however seem to be a shift towards positive sentiment with the appointment of the GNU ▪ Inflation of 4.6% at end July is lowest in 3 years, nearly on the midpoint of the SARB 3%-6% targeted range ▪ Only once the rate cutting cycle commences, will the industry start improving ▪ Currently, consumers are showing preference for cheaper vehicles with the lowest possible instalment payable
车辆自主驾驶系统
摘要：自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究行业和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些车辆能够在没有人工干预的情况下通过交通方式感知周围，导航和驾驶自己的道路。换句话说，它们可以从一个位置转移到另一个位置，而无需人类互动。在本文中，提出了自动驾驶汽车系统原型。该车辆能够感知其周围环境，并通过交通和其他障碍（例如人和交通信号灯）自行上路。也就是说，车辆能够驾驶和检测道路信号，并相应地做出决定，是继续还是转弯。所提出的系统使用Raspberry Pi微控制器和超声传感器来检测车辆前面的任何物体，障碍物或行人，并测量距离。此外，覆盆子Pi摄像头连接到Raspberry Pi，以不断拍摄道路的照片。这些图片将由Raspberry Pi微控制器分析。车辆能够安全到达目的地。已经设计和实施了自动驾驶汽车原型。对Porotype自动驾驶汽车系统进行了测试和执行。关键字：自动驾驶汽车，覆盆子PI，超声波传感器，信号检测，Raspberry Pi摄像机的介绍，随着技术的发展，制造业也正朝着自动化发展。车辆自动化实际上正在改变行业的概念（Al-Smadi＆Msallam，2022）。自动驾驶汽车或自动驾驶汽车行业和技术在研究和汽车行业中发挥了重要作用。自动驾驶汽车是那些汽车能够在没有人工干预的情况下通过交通方式吸引周围，导航和驱动自己（Szikora＆Madarász，2017; Pawar等，2021）。换句话说，自动驾驶汽车是那些可以从一个位置转移到另一个位置而无需人类互动的汽车。随着每个国家 /地区迅速增加的车辆数量，道路每天都在增加交通事故的数量。这些事故中有许多是由于人类错误。这些事故的一些常见原因是在开车时使用手机，此外还有几种车内娱乐设备。根据研究（Ondruša等，2020），预计由于自动驾驶汽车，事故将在2040年下降至80％。这种期望的原因是因为自动驾驶汽车将有可能减少交通碰撞和控制速度限制。目前，自动驾驶汽车已经在几个没有任何人类投入的国家实施（Shetty等，2019）。Tesla Motors Inc.Tesla Motors Inc.
车辆检测和速度跟踪-IJRPR
城镇规划的最重要方面之一是对车辆的检测和跟踪。在过去的十年中，人们对基于视觉的交通监控系统的关注得到了很多关注。速度监控和车辆检测可以有助于此。监视系统提供了各种数据，包括车辆，交通拥堵和车辆速度的数量。速度是交通事故的主要原因之一。如果您想知道汽车的行驶速度是否比允许的速度快，则可以从视频中提取帧并比较两个位置的速度。为了从背景中提取汽车，提供了许多算法。雷达系统历史上已被用于这些目的，尽管它们具有某些缺点。因此，已经开发了使用图像处理的多种使用图像处理的策略，以解决现在正在使用的系统中的缺点。[7]但是，可能影响这些图像处理技术的主要变量是照明，相机噪声和分支挥手。为了收集更多的车辆和交通数据，当前的研究旨在开发一个自动的车辆计数系统，该系统也可以检测速度。该系统将能够处理从道路上的固定摄像机记录的视频，例如安装在交通交叉路口 /交界处附近的CCTV摄像头，并计算在给定时间内通过位置的车辆数量。车辆速度监视在交通执法中起着重要作用。雷达的缩写是无线电检测和范围。雷达技术由雷达枪和雷达检测器组成，传统上是用于监视车速的。雷达系统产生的电磁能被转换为无线电波，可以将其引向大气并以光速移动，或者每秒3.08 x 108米，或每秒约186,000英里。雷达可用于检测对象并范围范围，或确定其与雷达系统的位置和距离，这要归功于这些信号的传输以及返回的能量的收集或返回的脉冲，这些脉冲在雷达传输路径中从对象中弹起。雷达使用一种现象，通过该现象，汽车相对于雷达的运动修改了返回信号无线电波的频率以检测物体的速度（例如，当带有固定雷达枪支的警官正在检测汽车移动的速度时）。当汽车接近雷达设备时，返回信号无线电波频率上升。然后，雷达枪可以使用这种频率转移来计算车辆的速度。多普勒效应是指该原理，该原理指出源相对于对象的相对运动会影响发射脉冲的频率与返回脉冲频率之间的差异。因此，可以通过测量传输和接收到的回声之间的脉冲特性差来确定对象的速度，而其距离可以通过测量检测返回脉冲所需的时间来确定其距离。这产生了称为径向速度的速度，该速度沿雷达指向的方向。要记住的一件事是，用于确定移动物品速度（例如汽车）的脉冲特性的变化将依赖于汽车与雷达的相对位置。
车辆检测与高分辨率跟踪...
当物体穿过大气的速度大于当地音速时，该物体就是超音速物体。马赫数定义为物体速度除以当地音速。对于马赫数大于 1（超音速流），由于空气的压缩性，在流场中和物体表面附近会产生冲击波。传统上，所谓高超音速速度范围的马赫数下限约为 5 马赫（1.7 公里/秒）。“低高超音速”值的范围在 5 马赫到 10 马赫左右，而“高高超音速”值的范围在 10 马赫到 30 马赫或以上。例如，30 马赫（10 公里/秒）接近航天飞机的再入速度。很少有物体能够以高超音速飞行。我们看到以这种速度移动的最常见物体是进入地球大气层的流星。当流星坠落到地球表面时，它们的速度可能达到每秒 30 英里（48 公里/秒），1 而当它们进入大气层上层时，它们对应的马赫数将超过 150。流星在路径上立即压缩空气时，会先出现弓形冲击波。冲击波的温度和压力急剧增加，直到空气中的气体电离并分解，从而导致可见光和无线电波的发射。这些条件还会导致流星表面快速升温，导致它们在进入大气层时破裂和解体。光学和基于雷达的监视系统现在用于扫描外太空，以探测小行星和其他可能与地球相撞的轨道物体。
