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金属基础设施的微生物腐蚀
微生物腐蚀 (MIC) 是各个行业面临的严峻挑战，包括石油和天然气工业、海洋基础设施和水处理厂，因为微生物活动会显著加速金属降解。 MIC 是由细菌、古细菌和真菌在金属上形成生物膜引起的，它们会引发局部电化学反应，从而导致腐蚀。本文重点关注硫酸盐还原菌（SRB）、铁氧化细菌（IOB）、产甲烷菌等关键微生物，以及支持微生物生长和加速腐蚀的环境因素，包括氧气、营养物、pH值、温度和盐度。此外，还评估了各种 MIC 检测方法，例如微生物分析、电化学阻抗谱 (EIS)、无损检测和实时传感器。缓解策略包括耐腐蚀材料、抗菌涂层、杀菌剂和阴极保护，重点关注提供可持续解决方案的新兴技术，例如智能（自修复）涂层、纳米材料和生物电化学系统。对于更具成本效益和效率的智能涂层的开发、纳米材料的长期环境影响以及生物电化学系统在各种条件下的有效性的优化，还必须进行进一步的研究。通过整合检测和缓解方法，工业界可以保护关键基础设施免受微生物腐蚀的长期影响，并显著降低微生物腐蚀损害的成本。关键词：硫酸盐还原菌（SRB）；生物科学；微生物腐蚀（MIC）；减轻腐蚀；电化学阻抗谱 (EIS) 摘要 微生物影响腐蚀 (MIC) 对石油和天然气行业、海洋基础设施和水处理设施等各个行业构成了重大挑战，因为微生物活动会显著加速金属降解。 MIC 是由细菌、古细菌和真菌引起的，它们在金属表面形成生物膜，引发局部电化学反应，从而导致腐蚀。本文重点关注硫酸盐还原菌（SRB）、铁氧化细菌（IOB）、产甲烷菌等关键微生物，以及支持微生物生长和加剧腐蚀的环境因素，包括氧气、营养物、pH值、温度和盐度。此外，还评估了各种 MIC 检测方法，包括微生物分析、电化学阻抗谱 (EIS)、无损检测和实时传感器。缓解策略包括耐腐蚀材料、抗菌涂层、杀菌剂和阴极保护，重点关注自修复涂层、纳米材料和生物电化学系统等提供可持续解决方案的新兴技术。进一步的研究对于开发更具成本效益和效率的自修复涂层、了解纳米材料的长期环境影响以及优化生物电化学系统以在不同条件下发挥作用至关重要。通过整合检测和缓解方法，行业可以保护关键基础设施免受 MIC 的长期影响，并显著降低与 MIC 相关故障相关的成本。
减少制造过程中支架的排斥反应
在支架制造过程中，会发生不同类型的废品。本研究探讨了降低支架制造电解抛光过程中废品率的策略。在电解抛光过程中，减少支架制造中的废品对于确保行业的成功和竞争力至关重要。支架制造是医疗器械行业中的关键部门，为心血管疾病患者提供救命的解决方案。电解抛光是增强这些复杂设备表面性能和生物相容性的重要步骤。电解抛光是一种阳极溶解工艺，目前在工业中用于降低金属表面粗糙度以获得明亮光滑的外观 (1)。电解抛光工艺经常遇到挑战，导致废品率高，给制造商带来操作障碍，制造时间几乎没有增加，并且能够生产具有优化拓扑或复杂内部设计的零件，而这在传统制造中是无法实现的 (2)。电解抛光过程中支架的废品可能源于多种因素，包括材料不一致、工艺控制不足和参数配置不理想。每个被拒收的支架不仅会造成经济损失，还会妨碍及时交付和维持产品质量标准。因此，解决电解抛光过程中的拒收率问题对于提高生产效率、降低成本和确保产品质量稳定至关重要。心脏或血管疾病被称为心血管疾病，它们被认为是全世界健康问题和死亡的主要原因。自从进行球囊扩张手术以来，心血管血管成形术一直是冠心病的主要治疗方法。心血管疾病是涉及心脏或血管的疾病，被认为是全世界发病率和死亡率的主要原因 (3)。冠状动脉疾病 (CAD) 的症状是动脉狭窄，由内皮中的斑块引起，由于心肌中的血流和氧气受限，细胞、钙和其他物质可能会在这些沉积物中积聚。这最终可能导致短暂性脑缺血发作和中风。冠状动脉疾病的特征是动脉因内皮下斑块沉积而变窄。细胞、脂肪、钙、细胞碎片和其他物质可能在这些沉积物中积聚，引发一系列事件——血管动脉管腔缩小、血流受限、心肌营养和氧气供应不足——最终可能导致心肌梗死或短暂性脑缺血发作和中风 (4)。本文探讨了支架制造中减少废品的问题，特别关注电解抛光阶段。通过研究当前的做法、分析废品的潜在原因以及探索创新的解决方案，本研究旨在提供有效降低废品率的见解和策略。此外，了解电解抛光过程中废品的潜在机制可以为开发强大的质量控制措施和优化技术铺平道路。
有效利用药物作为绿色腐蚀抑制剂
摘要。腐蚀是一个严重的问题，通常很难完全消除。腐蚀过程经历了许多反应，这些反应改变了金属表面和局部环境的组成和特性。发现有机和无机抑制剂等几种抑制剂很昂贵，有毒，并对环境造成负面影响，这些抑制剂限制了这些抑制剂对腐蚀的使用。在过去的几年中，研究人员将药物用作腐蚀抑制剂。使用药物作为腐蚀抑制剂的使用是无毒的，便宜的，并且对环境的负面影响可忽略不计。通过使用不同类型的药物（褪黑激素，头孢氨酸，曲马多等）作为多种金属等多种金属（如碳钢，碳钢和铝钢）进行了几项研究。研究表明，发现这些药物的抑制作用在金属表面上形成不溶性复合物，从而保护其免受腐蚀。通过使用减肥技术（WL），电力动力极化（PDP）测量，电化学抗性光谱（EIS），电化学频率调制（EFM）和线性抗性等方法，研究了不同药物的腐蚀抑制效率。通过扫描电子显微镜，X射线衍射和原子力显微镜研究了在添加药物之前和之后金属的表面形态。最近通过使用过期的Dapsone药物作为针对低碳钢的腐蚀抑制剂进行了研究工作。腐蚀速率随着抑制剂浓度的增加而降低。腐蚀速率随着抑制剂浓度的增加而降低。研究表明，在低碳钢表面形成改良的戴蓬酮药物的吸附膜会导致质量和电荷转移的阻塞，从而进一步导致腐蚀抑制。头孢氨酸药物对碳钢腐蚀（CS）的影响已通过体重减轻和电化学方法检查。EIS研究表明，抑制过程是通过电荷转移。 使用密度功能理论（DFT）方法进行药物分子的量子化学计算，并发现头皮肽是一种良好的耐碳钢腐蚀抑制剂。 总体而言，研究泄露使用药物作为腐蚀抑制剂的使用不仅是保护金属免受腐蚀的最佳选择，而且还导致对过期药物的废物管理。 本综述着重于近年来药物作为对各种金属的腐蚀抑制剂的利用。EIS研究表明，抑制过程是通过电荷转移。使用密度功能理论（DFT）方法进行药物分子的量子化学计算，并发现头皮肽是一种良好的耐碳钢腐蚀抑制剂。总体而言，研究泄露使用药物作为腐蚀抑制剂的使用不仅是保护金属免受腐蚀的最佳选择，而且还导致对过期药物的废物管理。本综述着重于近年来药物作为对各种金属的腐蚀抑制剂的利用。
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仪器 EP05、EP7、EP11、TM16.1、TM16.2、TM16.3、TM110、TM112、TM132、TM140、TM154、TM182、TM183、TM190、TM203 - 分光光度计 高级测试仪器 EP10 - 分光光度计（包括漫反射/O° 镜面反射的几何形状） 高级测试仪器 EP10、TM61、TM190 - 特氟龙氟碳垫圈 SDL Atlas Testfabrics, Inc. 高级测试仪器 EP10、TM61、TM86、TM132、TM162、TM187、TM190-加速洗涤机 SDL Atlas 高级测试仪器 EP10、TM61、TM86、TM162、TM190 - 不锈钢钢制杠杆锁罐（1 型和/或 2 型） SDL Atlas 高级测试仪器 TM008 - 标准摩擦色牢度仪 SDL Atlas Testfabrics, Inc. 高级测试仪器 TM015、TM106、TM107、TM163 - 汗渍测试仪 SDL Atlas Testfabrics, Inc. 高级测试仪器 TM015、TM26、TM106、TM107- 传统实验室对流干燥箱 SDL Atlas 高级测试仪器 TM016.1、TM16.2、TM16.3 - 由接近于零透光率的材料制成的测试罩，适用于多种曝光等级，如 10、20、40 等。 AFU Testfabrics, Inc. Q-Lab Corporation 高级测试仪器 TM016.1、TM16.2、TM16.3-卡片纸：163 g/m2 (90磅）一层，白色布里斯托指数 SDL Atlas Testfabrics, Inc. 先进测试仪器 TM016.1-日光曝光柜 Q-Lab Corporation 先进测试仪器 TM016.2、TM16.3、TM111、TM186-黑板温度计 Q-Lab Corporation 先进测试仪器 TM016.2-封闭式碳弧灯 先进测试仪器 TM016.3-黑色标准温度计 Q-Lab Corporation 先进测试仪器 TM020A - 刚性安装卡：非吸水纱线样品安装卡，用于环氧树脂安装方法 TM020A-1 加仑真空室，带泵，能够维持至少 25 英寸汞柱的真空压力。 TM020A-2 件式可铸造安装夹，1.5 英寸 TM020A-背胶砂轮，10 英寸（粒度：120、240、320、400、600、800、1200） TM020A-光纤切割器：由两个刀片、一个螺纹销和一个将刀片牢固固定到位的组件组成的装置。该装置通过垂直向下施加压力来操作。它可将纤维切割成大约 250 微米长 SDL Atlas TM020-差示扫描量热仪 TM020-微型 FTIR 仪器 TM023、TM164-暴露室，适用于容纳氮氧化物并维持恒定的高温和相对湿度 SDL Atlas TM026 - 蒸汽机，配有适当的控制装置，可实现均匀的蒸汽流量和温度 TM027 - 轧棉机（小型）或家用绞干机 SDL Atlas TM030-计数室适用于测定孢子浓度，例如血细胞计数器 TM061 - 预热器/储存模块高级测试仪器 TM061、TM86 - 不锈钢球 SDL Atlas Testfabrics, Inc.高级测试仪器 TM061-用于将罐固定在洗衣机轴上的适配器板 SDL Atlas 高级测试仪器 TM066 - 模板 (40 x 15mm) 高级测试仪器 TM066、TM76、TM84-调节和测试室 SDL Atlas 高级测试仪器 TM076 - 尺寸合适的矩形扁平金属表面，可用作电极
接近统一的表面增强拉曼β因子...
慕尼黑，80539 德国慕尼黑 * 通讯作者：r.oulton@imperial.ac.uk 分子振动对光的拉曼散射提供了一种通过分子内部键和对称性进行“指纹识别”的强大技术。由于拉曼散射很弱 1 ，因此非常需要增强、引导和利用它的方法，例如通过使用光学腔 2 、波导 3–6 和表面增强拉曼散射 (SERS) 7–9 。虽然 SERS 通过将光局限于金属纳米结构中极小的“热点”内而提供了显著的增强 6,15,22,2，但这些微小的相互作用体积仅对少数分子敏感，产生难以检测到的微弱信号 10 。在这里，我们展示了将 4-氨基硫酚 (4-ATP) 分子与等离子体间隙波导结合后的 SERS 引导至单一模式，效率 > 𝟗𝟗%。尽管牺牲了一个限制维度，但我们发现由于波导的更大传感体积和非共振模式，在宽光谱范围内 SERS 增强了 𝟏𝟎 𝟒。值得注意的是，波导-SERS (W-SERS) 足够明亮，可以对波导中的拉曼传输进行成像，从而揭示纳米聚焦 11–13 和珀塞尔效应 14 的作用。模拟激光物理学中的 𝛃 因子 15–17，观察到的接近 1 的拉曼 𝛃 因子为 SERS 技术带来了新的亮点，并指出了控制拉曼散射的替代途径。 W-SERS 引导拉曼散射的能力与基于集成光子学 7-9 的拉曼传感器有关，可应用于气体和生物传感以及医疗保健。拉曼光谱尽管效率低下，但由于利用了可见光波长下激光和探测器技术的成熟度，已成为一种强大的技术。已经开发出各种依赖于受激拉曼散射 1 或表面增强拉曼散射 (SERS) 18-20 的增强技术。受激拉曼过程是一系列强大方法的基础，但依赖于高强度和短脉冲光激发，这通常会损坏样品。同时，SERS 21 已成为一个庞大的研究领域，探索能够将拉曼增强许多数量级的金属纳米结构，例如粗糙的金属表面 22、纳米颗粒 10,23,24、纳米间隙 25,26、波导 9,27 和金属尖端 18,28,29。尽管对单个分子敏感，SERS 仍有几个局限性。首先，最强的 SERS 需要非常小的“热点”，其中增强是活跃的，但只有少数分子可能会经历它。其次，共振增强限制了拉曼带宽。最后，从局部场中出现的 SERS 会发生衍射，使有效检测变得困难 10 。在本信中，我们使用等离子体波导探索波导增强拉曼散射 3–6 ，结合 SERS 7–9 ，如图 1a 所示。它由一个等离子体间隙波导和放置在玻璃基板两端30-32的光学天线耦合器组成。间隙区域的拉曼散射通过两种机制增强：纳米聚焦效应11-13引起的局部激发强度增加，以及真空涨落增强引起的珀塞尔效应14。图1b中波导模式的有限差分时域（FDTD）模拟显示了光学限制强度。虽然波导在许多倍频程上提供非共振SERS，但这种增强在天线-波导耦合的有效带宽内持续存在。虽然这种方法牺牲了沿一个方向的限制，但强波导-SERS（W-SERS）能够对纳米结构上的拉曼传输进行成像，并观察纳米聚焦和珀塞尔效应。我们发现间隙模式中的SERS占主导地位，因为它驱动珀塞尔效应。因此，我们引入了自发拉曼β因子15–17，以量化SERS与该单一模式耦合的比例。我们发现W-SERS在宽光谱范围内产生接近1的拉曼β因子，增强了10 4。
ADAS手册
本章探讨了自动驾驶研究的当前状态，这是在自动出租车要求的背景下设定的。根据开发团队的科学出版物和自我报告提供了全面的概述，研究了环境感知，自我感知，任务成就，本地化，合作，地图使用和功能安全等方面。虽然某些方法在很大程度上依赖于GPS和MAP数据等卫星系统，但很少关注环境感知和场景的理解。尽管近年来对自动驾驶的令人印象深刻的证明，但许多挑战仍未解决，尤其是在自动驾驶公共道路时。本书可深入了解高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶的基本原理，技术细节和应用，涵盖了ADAS系统设计，高级材料，人工智能和可靠性问题等领域。以学术和行业专家的贡献为特色，该全面参考将读者彻底了解ADA的各个方面，突出了未来的研究和发展的关键领域。作者Yan Li博士是Intel Corporation的高级职员工程师，在微电总包装相关的技术解决方案以及质量和可靠性问题方面拥有丰富的经验。在此处给出的文章文本：Li博士参与了矿物质金属和材料协会（TMS），美国金属学会（ASM）和电子设备故障分析协会（EDFAS）等专业协会。此选择可能会对道路事故产生重大影响。她自2011年以来一直是TMS年度会议的组织者，也是综合电路国际物理与失败分析技术委员会成员（IPFA）。Li博士在微电子包装中发表了20多篇论文和两份专利，并共同编辑了一本关于3D微电子包装的书。Shi博士是Lyft 5级自动驾驶部门的主要硬件可靠性工程师。他在加入Lyft之前已经在半导体和消费电子产品上工作了15多年。Shi博士担任过各种职务，包括集成工程师，高级可靠性工程师，员工质量和可靠性工程师以及过程工程师。他获得了博士学位。德克萨斯大学奥斯汀分校的物理学博士学位和中国科学技术大学物理学学士学位。先进的驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶汽车（AV）的潜在影响很大。通过减少危险的驾驶行为，交通拥堵，碳排放和成本，同时改善道路安全性和独立性，ADAS和AV具有重塑运输的潜力。但是，有许多挑战，包括新技术，非自动级零件的必要性以及现有自动级组件的新任务配置文件。给定的文本似乎讨论了影响运输，环境和安全的人类活动的各个方面。要点包括：日常生活涉及休息，社会联系或工作等个人需求之间的决策。至关重要的方面是随着自动化水平的增加而需要复杂的技术。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。 拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。 图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。 尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。 由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。 随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。 感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。 典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。 由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。 [35]。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。[35]。通过利用传感器数据和机器学习算法，对象进行检测，分类和跟踪（表2）。感知子系统的信息传递给了计划子系统，该计划子系统生成了具有特定目标位置和速度的投影路点。控制子系统然后根据此数据发送加速，制动或转向消息。这些自治子系统需要通过CPU和GPU实现的强大计算功能。各种架构在市场上共存，包括集中和分布式方法。热管理对于高级驾驶员辅助系统和由于涉及巨大的计算活动而具有自动驾驶功能至关重要。已经引入了液体冷却子系统，其中包含定制设计的冷板，并带有新的悬挂材料和过程（图6）。几家公司遇到了与热管理相关的类似技术挑战，例如冷板设计和热接口材料选择。冷板的屈曲或变形会对热性能产生负面影响，可能导致电短裤和火灾危害。系统中的制造过程或颗粒中的过多残留物会堵塞散热器并阻碍冷却液流动。实际道路上的拐角处对自动驾驶汽车构成挑战。为了减轻这些问题，公司正在广泛测试其系统，从而收集感知数据以离线训练机器学习模型。但是，此过程受到空气界面上数据传输速度的限制所阻碍。J. of CAV，2020年。J. of CAV，2020年。因此，许多组织在道路测试期间使用固态驱动器（SSD）来存储感知数据。由于SSD插入和去除的频率高，金属表面可能会磨损，从而冒着数据丢失的风险。在高级驾驶员辅助系统中使用非自动级组件和自主驾驶功能已节省了市场的时间，但引入了设计挑战。像DRAM内存之类的组件已被为这些应用所要求，但是它们在振动测试中通常会失败，从而导致系统故障。制造缺陷或材料选择不足也可能导致组件故障。在固定层损坏底盘和金属夹子在机箱上造成的隔热层损坏后，现成的单元（OT）单元失败。Shi等人的研究。[35]强调了将多个GPU并行结合到增强计算能力的潜在优势。这可以通过使用歧管整合单个水块来实现，从而简化冷却液环设计。典型的现成（OT）水块/EPDM垫圈/歧管系统由位于水块上的歧管组成，其中两个组件之间的EPDM垫圈夹在两个组件之间。拧紧后，螺钉会压缩EPDM垫圈，在歧管/螺钉上产生排斥力。但是，如图9a在温度周期式测试中，检测到歧管和水块之间的关节周围检测到冷却液泄漏。如图根据鱼骨图，主要假设表明，EPDM垫圈在高温下经历了压缩组和永久性塑性变形。由于其工作温度较低，因此这种现象对消费电子产品并不是一个关注。本研究中讨论的故障模式对自动驾驶汽车的组件和系统资格具有影响。与传统汽车平均每天驾驶不到一小时的驾驶不同，诸如机器人税之类的自动驾驶汽车的日常运营时间将大大更长。10a，这种增加的运营时间减少了达到10,000个小时数的年数。假设车速为每小时35英里（MPH），图。10b表明，随着日常运营时间的增加，自动驾驶汽车将在更少的时间内达到100,000英里。例如，如果一个机器人每天驾驶11个小时，则达到这一里程碑大约需要0.7年。此分析表明，从“数年”的角度来看，自动驾驶汽车的寿命可能比传统汽车的寿命短。这个结论与福特先前的说法保持一致，该声明预测车辆每四年将耗尽和压碎。将在以下各章中更详细地探讨基于任务配置文件的测试计划。作者旨在解决与高级驾驶员辅助系统和自动驾驶功能有关的硬件子系统设计，制造，测试和可靠性分析的出版物的有限可用性。AI和自动驾驶汽车的章节摘要：该系列审查了高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的应用。章节还涵盖了安全标准，方法论，挑战（边缘案例，重型尾部分配），公开可用的培训数据集，开源模拟器和验证过程。高级驾驶员辅助系统（ADA）依赖于各种技术，例如LIDAR，雷达，电化学功率系统和车载显示技术，以进行安全导航。对这些技术进行了审查，以分析其能力，挑战和应用。第1章探讨了LIDAR传感器的最新技术，涵盖了关键指标，例如检测范围，视野和眼部安全。讨论了各种激光雷达映射方法，包括机械旋转扫描仪和频率调节连续波（FMCW）LIDARS。第2章回顾了雷达技术，研究其体系结构，类别（单位，bistatic和多键雷达），波形设计以及FMCW雷达的链接预算分析。简化的示例用于说明主题。第3章侧重于ADAS车辆的电化学电源系统，讨论电池类型，化学，结构和过程。还提供了电池管理系统和故障模式分析，以及用于电池测试的行业标准的比较。第4章回顾了各种车载显示技术（LCD，TFT LCD，OLED，LED）及其架构。诸如光学性能，外观，集成和可靠性之类的要求，以及规范，功能，质量和验证等挑战。第5章探讨了数据中心使用的硬盘驱动器的当前状态和挑战。组件和材料，包括各种解决方案，以实现较高的面积数据密度，例如微波炉辅助磁记录和热辅助磁记录。工程师角色涵盖了产品生命周期的硬件可靠性的各个方面。它需要风险评估方法，例如FMEA，断层树分析和应力强度测试，加速且高度加速的生活测试技术以及用于数据分析的统计方法。此外，工程师需要执行故障分析并实施纠正措施，计算系统可靠性指标并评估可修复的系统。使用特定的硬件组件（例如相机，冷板和水块）有助于说明这些概念。章节“高级驱动器 - 辅助系统中的故障分析”深入了电子设备的分析流，讨论了各种电气测试技术，体格检查方法和材料表征程序。它涵盖了几种成像技术，包括I-V曲线跟踪和基于X射线的光谱法。本书还回顾了影响半导体套件的腐蚀机制，尤其是专注于铜和金球键。其他值得注意的来源包括B. Schlager等。此外，还简要概述了先进的驾驶员辅助系统和自动驾驶功能，以及对其他章节内容的审查。自动驾驶汽车对温室气体排放的影响，通过分析包括学术期刊和行业报告在内的各种来源进行了对自动驾驶汽车技术的最新进步的回顾。研究研究了2016年至2021年之间在Google Scholar上发表的论文，重点介绍了高级驾驶员辅助系统（ADAS），自动驾驶和硬件可靠性等主题。该评论强调了几项关键研究，其中包括N. Brese的一项研究，该研究在2019年在IEEE ECTC上提前了汽车电子技术。S. Sun等人进行了另一项值得注意的研究，他研究了MIMO雷达在2020年7月发表的IEEE Signal Processing Magazine文章中对ADA和自动驾驶的优势和挑战。该评论还涉及行业报告，例如2020年12月15日的Lyft新闻稿，该新闻稿宣布了其网络上的下一阶段的自动驾驶汽车。此外，从2020年2月11日起的LYFT报告讨论了经过Aptiv Technology提供100,000次自动驾驶骑行后吸取的经验教训。该研究提到了包括SAE J3016在内的几种标准和准则，该标准和指南提供了分类法和与驾驶汽车驾驶自动化系统有关的术语的定义。的最新传感器模型用于ADA/自动驾驶功能的虚拟测试，发表在SAE INT中。审查还检查了H. Shi等人的论文中讨论的Robo Taxis中的硬件可靠性。在2021年6月至7月的IEEE第71届电子组件和技术会议（ECTC）。另一个相关研究是由F. Chen进行的，他探索了自动驾驶汽车模块/组件的机器人税环境压力和故障模式的硬件可靠性资格。作者承认了几个人的贡献，包括Cruise的Fen Chen，他们分享了他的实验数据，以及提供语法检查的Angel Shi和Charlotte Shi。