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World File Search System雷达技术
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
![arxiv：2409.19923v2 [physics.optics] 2024年11月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bf678be4420dafb8d86a0418e5b6975104825e38.webp)
arxiv：2409.19923v2 [physics.optics] 2024年11月23日
1。引言不断变化的超材料和元信息引起了极大的关注，因为它们在现代无线通信系统，光子学，波浪工程，雷达技术以及超越[1] - [10]中的广泛应用。这些结构表现出动态特性，其特征是在空间和时间上调节电介电常数，磁渗透性和电导率[11] - [19]。了解其行为对于设计具有增强功能和性能的高级设备和系统至关重要。分析这些培养基中的波传播和相关的物理现象需要对电动力学的深入理解，包括洛伦兹转化[20]，电磁波传播和时空周期培养基中的波矢量图[15]，[21] - [21] - [27]，以及独特的分析含义以及独特的分析含义[28] [28]，[29]，[29]。可以在微波[30] - [33]和光学频率和光学频率[9]，[34]，[35]的各种功能的情况下实现时空元时间。 [42]，静态到动态场转换[43]，循环器[44] - [46]，参数扩增[47]，[48]，多个访问安全通信系统[6]，[49]，非互联体天线[50] [50]，[51]，[51]，编码变质[52]和多功能（54）和54 funsirations [84] [84] 本教程提出了一个有限的差异时间域（FDTD）数值模拟方案，用于建模空间和时间变化的介质。时空元时间。 [42]，静态到动态场转换[43]，循环器[44] - [46]，参数扩增[47]，[48]，多个访问安全通信系统[6]，[49]，非互联体天线[50] [50]，[51]，[51]，编码变质[52]和多功能（54）和54 funsirations [84] [84]本教程提出了一个有限的差异时间域（FDTD）数值模拟方案，用于建模空间和时间变化的介质。我们应用FDTD方法来模拟来自时空调制介质的电磁波散射。这些媒体在空间和时间上都具有变化的特性，从而在模拟中引入了额外的复杂性。必须合并培养基的时变介电常数（z，t），渗透率µ（z，t）和电导率σ（z，t）必须合并
使用模糊逻辑通过二维雷达估计空中物体高度
使用模糊逻辑的 2-D 雷达进行空中物体高度估计 SGK Murthy、MV Ramana Murthy、D Satya Narayana 摘要 - 多传感器跟踪是航空航天应用中广泛使用的技术，用于精确估计目标运动学。特别是海军跟踪系统在多传感器跟踪场景中利用不同类型的雷达（2-D、3-D）进行稳健估计。由于 2-D 雷达提供的信息仅包含距离和方位角值，因此很难使用 2-D 雷达估计空中物体的高度。为了克服这一限制，考虑采用几何方法来组合从位于两个不同位置的两个 2-D 雷达获得的信息。由于几何方法的解决方案取决于某些几何特征，因此不可能用一对传感器获得良好的结果。然而，为了获得更好的结果，提出了一种方法，并尝试使用两个以上的 2-D 雷达结合基于模糊逻辑的验证。本文讨论了与 2-D 雷达跟踪相关的问题，以及包括三角测量几何和基于模糊逻辑的验证方法在内的方法，以提高实时高度估计精度。索引术语：模糊决策、模糊逻辑、使用 2-D 雷达进行目标跟踪 I。简介雷达技术的发展始于 20 世纪初的第二次世界大战。所有部队都使用雷达来控制天空和海洋。那个时代开发的雷达技术仍然用于跟踪空中和陆地物体。目标跟踪是一个重要的研究领域，涵盖了国防和商业应用的广阔领域[1]。了解空中情况是空域控制的一项基本任务。多雷达跟踪 (MRT) 是海军目标跟踪应用中广泛使用的技术。在多传感器数据融合系统中，从位于不同位置的多个雷达获得的信息被融合到手稿中 2010 年 5 月 20 日收到 SGK Murthy 在印度海得拉巴国防研究与发展实验室工作，电话：91-40-24151654，电子邮件：sgk_murthy@yahoo.com MV Ramana Murthy 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作，电子邮件：mv_rm50@gmail.com D Satya Narayana 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作
雷达系统简介，第二版
尽管自第一版出版以来，雷达的基本原理几乎没有变化。新的雷达功能不断发展，雷达技术和实践也不断改进。这种发展使得必须进行大量修订，并引入原版中没有的主题。其中一个主要变化是对 MTI（移动目标指示）雷达的处理（第4 章）。已添加的大多数基本 MTI 概念在第一版出版时就已经为人所知，但它们尚未出现在公开文献中，也没有在实践中得到广泛应用。将其纳入第一版将主要是学术性的，因为当时可用的模拟延迟线技术无法构建理论上可行的复杂信号处理器。然而，后来数字技术的进步（最初是为雷达以外的应用而开发的）已使基本 MTI 理论所指出的多个延迟线消除器和多个脉冲重复频率 MTI 雷达得以实际实施。自动检测和跟踪，或称 ADT（第 5.0 和 10.7 节）是另一项重要发展，其基本理论已为人所知，但其实际实现必须等待数字技术的进步。ADT 的原理在 20 世纪 50 年代初得到验证，使用真空管技术，作为麻省理工学院林肯实验室开发的美国空军 SAGE 防空系统的一部分。这种形式的 ADT 体积庞大、价格昂贵且难以维护。然而，20 世纪 60 年代末固态微型计算机的商业化使 ADT 变得相对便宜、可靠且体积小，因此几乎可以用于任何需要它的监视雷达。另一个得到很大发展的雷达领域是电子控制相控阵天线。在第一版中，雷达天线是主题或单独的一章。在这一版中，有一章介绍了传统雷达天线（第7 章），还有一章介绍了相控阵天线（第8 章）。用一章来介绍阵列天线更多的是出于兴趣，而不是对广泛应用的认可。有关雷达杂波的章节（第章）已重新组织，以包括在杂波存在下检测目标的方法。一般而言，在杂波背景中检测目标所需的设计技术与在噪声背景中检测目标所需的设计技术有很大不同。当前版本中新增或发生重大变化的其他主题包括低角度跟踪、“同轴”跟踪、固态射频源、镜面扫描天线、天线稳定、相控阵的计算机控制、固态双工器、CF AR、脉冲压缩、目标分类、合成孔径雷达、超视距雷达、对空监视雷达、测高仪和 30 雷达以及 ECCM。双基地雷达和毫米波雷达也包括在内，尽管它们的应用已经
新闻稿-Fraunhofer IZM
圆形的WLAN路由器，带有可持续铝制的车身WLAN路由器，由铝制成，配备多功能多功能表面，并根据欧盟最新的生态设计标准制造：这是德国 - 官员联盟研究和行业党的目标。在设计中使用的塑料及其电路板的尺寸大大降低了，因此建议的路由器提供了更高的资源效率和循环性。WLAN路由器是当今连接世界中普遍存在的不可避免的一部分。随着雷达技术和案例设计的不断发展，新的机会正在开放，以提高性能，增加更多功能并使系统更好地适合环境。正确的材料选择不仅是节省成本的一种方法。在通往循环经济的途中，它可以成为更可持续的产品设计的电动机。铝已经是IT和通信（ICT）领域的常见景象，用于从智能手机到笔记本电脑或移动通信收发器的任何事物。该材料可以有效地回收，以至于仅在两个产品周期之后，其碳足迹小于可比塑料产品的碳足迹。与波兰研究机构Lukasiewicz ITR和INM以及姐妹Fraunhofer Institute IEM合作，Fraunhofer IZM的研究人员正在测试铝在通用WLAN路由器中使用的潜力。这需要一项已建立的技术来创建3D模式的互连设备，以便能够将天线直接集成到弯曲的铝表面中。为了实现这一壮举，该表面经过特殊适应的3D MID技术。同时，研究人员正在研究一个生态设计概念，该概念将有助于降低所需的材料量，并使成品更好地进行回收。这种联合技术和生态设计方法有望证明如何以真正的循环经济来设计未来的ICT设备。直接激光结构为多功能表面以外的铝选择外观，路由器也以其多功能表面而脱颖而出。天线和传感器直接集成到外壳中，这允许对成品进行紧凑而有效的设计，同时还允许其内部有助于在操作过程中进行热量。这项技术可以用激光直接结构处理涂层，但仅在塑料表面上使用。涂层本身与射频应用非常有效，并且可以容纳6 GHz的RF结构或天线。有趣的是，案例的顶部和底部具有相同的设计，这意味着在生产过程中需要更少的专业工具，从而使制造更便宜，更快。两半夹在没有胶水或螺钉的情况下，确保持久拟合，但
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。
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。
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。