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World File Search System驾驶员的
驾驶员的电动汽车指南
由于以下原因，电动汽车所需的维护更少。没有发动机，变速箱以及燃料和排气系统。•更换的流体较少（例如与冰有关的液压药），没有换油。•较长的组件寿命。电动机和电池的零件较少，随着时间的推移会磨损。
PCA驾驶员的ED技术检查表
安全约束：在两个座位上的工厂或更好的安装；必须牢固地安装；皮带没有磨损；乘客和驾驶员的同等限制。4点线束禁止，除了Schroth快速拟合Schroth批准的汽车型号外。5-，6和7点安全带必须使用带有工厂路由孔的座椅。到期日期遵守最低标准的SFI和FIA通知。p F头和颈部约束（汉斯）：安全带。p f结构完整性：没有松动的身体或内部零件；在悬架点或附近没有结构性生锈。p f门：必须从内部和外部运行。p f挡风玻璃：驾驶员直接视线的前挡风玻璃上没有裂缝。不会损害视力。p f镜子：最少状态良好并牢固地安装的单镜。p f刹车灯：功能且可见的刹车灯。p f转向信号：对于注册的街车，运行和可见的转弯信号，左右前后。未注册的赛车不需要。p f气盖：到位并固定，垫圈完整。p f流体：任何类型的流体均无滴水。p f流体线：适当的配件和线路状况。P F电池：检查电缆，腐蚀或泄漏迹象的一般状况。剧烈摇摆时，电池应保持牢固固定。p f油门返回：自由操作和适当的弹簧。p f皮带：风扇和其他辅助皮带，状况良好，张力良好。p f刹车：制动踏板必须坚固。
通过高级驾驶员的覆盆子Pi驱动的旅程...
ADA的基础在于高级传感技术，计算智能和人机相互作用原理的融合。传感器，例如雷达，激光镜头，摄像头和超声波设备，用作车辆的眼睛和耳朵，捕获有关周围环境的丰富数据，包括其他车辆的位置，行人，路标和车道标记。这些传感器数据由配备有复杂算法的机载计算机处理，这些算法可以解释信息，识别模式并生成可行的见解。通过与车辆控制系统的无缝集成，ADAS功能可以表现为警告警报，自动制动，转向辅助和自适应巡航控制等等，从而增强了驾驶员功能并增强整体安全性。
提高高级驾驶员的可靠性...
摘要： - 高级驾驶员辅助系统（ADAS）的进步标志着汽车技术的关键发展，旨在通过各种功能来提高道路安全和驱动效率，例如盲点检测，紧急制动和自适应巡航控制。本研究论文深入研究了ADAS组件的运营完整性，绩效指标和维护策略，其基础是涉及数据收集，预处理，功能工程，机器学习模型开发和严格验证过程的全面方法。对ADAS组件的系统检查表明它们在车辆安全性和可靠性中的重要性。仔细评估了前置摄像头，激光雷达，雷达和超声传感器的可见性，距离，速度和转向角度。维护日志显示主动错误代码管理，提高效率。SVM，梯度提升和随机森林机器学习模型预测了验证和测试期间ADAS组件故障。随机森林的精度为90％，精度为92％，召回88％和90％的F1。梯度提升是最准确的，精度为93％，精度为94％，召回91％和92％的F1。SVM预测ADAS组件的精度为88％，精度为90％，召回87％和87％的F1得分。机器学习有助于从反应性转向主动维护。建模传感器信号质量，执行器反应时间，错误代码频率和维护间隔可实现预测性维护和故障检测。功能工程使用维护日志和操作KPI构建预测模型。模型预测ADAS组件故障，提高了车辆安全性和可靠性。使用外部数据改善了预测性维护模型。维护模型的适应性和预测精度已通过交通，事故和制造商升级后的ADAS操作证明。预测性维护和机器学习提高了ADA的可靠性和安全性。高级分析和数据驱动的见解可以减少汽车系统故障，从而提高安全性和可靠性。
对电动汽车机队经理和电动汽车驾驶员的调查
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或实用性承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用将不会侵犯私人拥有权利。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
基于项目的报告 - 驾驶员的反睡眠警报
可能会导致严重的身体伤害，死亡和经济损失。每年和全球范围内，每年有超过130万人在道路上死亡，由于道路事故，有250万人丧生。根据国家睡眠基金会的调查，一半的美国成年人始终报告他们昏昏欲睡和20％
飞机驾驶员的认知工作量评估
在本研究中，我们研究了飞机飞行员在模拟起飞过程中的认知负荷。我们提出了一个概念验证设置环境，用于在模拟器中收集 A320 起飞期间的心率、瞳孔扩张和大脑认知负荷数据。在实验期间，我们收集了 13 名飞行员的 136 次起飞，时间序列数据超过 9 小时。此外，本文研究了此类练习期间心率、瞳孔扩张和认知负荷之间的相关性，发现在关键时刻（例如发动机故障）认知负荷的激增会增加飞行员的心率和瞳孔扩张。结果表明，起飞过程中的关键时刻会增加飞行员的认知负荷。接下来，我们使用 stacked-LSTM 模型来预测未来 5 秒的认知负荷。该模型能够产生准确的预测。
![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、
沃尔沃汽车美国有限责任公司关于 ADAS 高级驾驶员的声明......
由于售后挡风玻璃种类繁多，无法验证这些挡风玻璃是否完全按照沃尔沃规格制造。当需要更换挡风玻璃时，沃尔沃要求仅使用沃尔沃原厂挡风玻璃和安装材料，以免损害任何结构完整性，或任何依赖于挡风玻璃的沃尔沃安全系统，例如光学、距离和雷达系统。通过沃尔沃工厂正确安装沃尔沃原厂挡风玻璃可确保正确重新校准以及挡风玻璃相关安全系统的运行，并在发生碰撞时提供正确的结构完整性。此外，使用沃尔沃指定的粘合剂将确保挡风玻璃正确粘合到车身，提供与工厂组装相同的强度，安装后提供最短的安全驾驶时间。