XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驾驶员的
部分自治权诉讼
半自动驾驶汽车发生碰撞时谁负责？汽车制造商声称，由于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 即使在自动驾驶功能处于活动状态时也需要不断进行人工监督，因此当监督自动驾驶功能失效时，驾驶员始终要负全部责任。本文认为，汽车制造商的立场在描述和规范上都可能是错误的。在描述方面，现行产品责任法提供了一条通往共同法律责任的途径。毕竟，汽车制造商已经开展了大量营销活动来赢得公众对自动化功能的信任。当驾驶员的信任被证明是错误的，驾驶员并不总是能够及时做出反应以重新控制汽车。在这种情况下，汽车制造商可能面临主要责任，或许会因驾驶员的比较过失而减轻责任。在规范方面，本文认为，现代半自动驾驶系统的性质要求人类和机器进行协同驾驶。人类驾驶员不应该对这种共同责任造成的损害承担全部责任。
使用游戏引擎和真实车辆进行驾驶员行为建模
高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中，速度建议辅助 (ASA) 通过向智能汽车驾驶员显示建议车速，有助于提高驾驶安全性并可能提高能源效率。然而，由于感知和反应延迟以及车辆控制不完善，经常会出现基于驾驶员的速度跟踪误差，从而降低了 ASA 系统的有效性。在本研究中，我们提出了一种基于学习的驾驶员行为建模方法，旨在实时预测和补偿速度跟踪误差。首先使用 k-最近邻 (k-NN) 算法根据驾驶员的驾驶行为将受试者驾驶员分为不同类型。然后采用非线性自回归 (NAR) 神经网络来预测每个驾驶员产生的速度跟踪误差。在基于 Unity 游戏引擎的驾驶模拟器平台中创建了一个特定的交通场景，其中 ASA 系统通过平视显示器 (HUD) 向驾驶员提供建议驾驶速度。 17 名志愿驾驶员进行了人机在环仿真研究，结果表明，在补偿速度跟踪误差的情况下，速度误差方差降低了 53%，能耗降低了 3%。通过在实际乘用车上进行现场实施，进一步验证了结果。
驾驶员状态监控：在模拟自动驾驶场景中操纵可靠性预期
摘要 — 高度自动化驾驶技术在广泛集成到量产车辆之前将面临重大挑战。其中之一就是监控驾驶员的状态并确定他们是否准备好在特定情况下接管控制。因此，我们在驾驶模拟器中探索了他们的生理反应以及不同交通复杂度场景对信任的影响。使用混合重复测量设计，将 27 名参与者分为两个可靠性组，具有相反的自动化可靠性期望 - 低和高。我们假设期望会调节参与者对自动化的信任，从而调节他们在不同场景中的生理反应。也就是说，增加交通复杂性也会增加参与者的兴奋，而自动化可靠性期望会加剧或减轻这种兴奋。虽然无法观察到可靠性组差异，但我们的结果显示在高复杂性驾驶条件下（即，精神要求高的非驾驶相关任务和城市场景）生理激活增加。此外，我们观察到根据交付的组期望对自动化的信任进行调节。这些发现提供了一种背景方法，驾驶员监控系统的进一步研究可以从中受益，并可用于训练机器学习方法，以在不断变化的场景中对驾驶员的状态进行分类。这
太阳能光伏发电和电动汽车充电
在许多电网中，电动汽车（EV）和太阳能光伏面板（PV）的数量正在迅速增加。一个重要的新兴挑战是管理其不太理想的后果（例如网格不稳定性和峰值负载），尤其是在城市环境中。我们提出了一种与PV生成和EV充电的时间性质相匹配的解决方案。该解决方案是一种简单的协调策略，用于电动电动机充电，它最大程度地影响驾驶员的电动汽车可用性，同时最大化电动电池吸收的PV发电。该策略以中型欧洲城市的高分辨率数据为基准。我们发现，与在季节，PV和EV集成水平之间相比，这种协调可提供很大的好处。通过充电协调，夏季太阳能电池板可以提供近71％–92％的电动汽车充电负载。然而，冬季的较低太阳辐照度会导致更大的可能性（13％–76％），其确切值取决于PV和EV整合水平的组合。与不协调的充电相比，冬季的收益通常最高，并且根据PV和EV整合水平（从5％到63个百分点）而变化。此外，这些好处似乎并没有为驾驶员的电动汽车可用性带来巨大的成本。
advanced-Gloster-Brochure.pdf
*前展厅新价格适用W.E.F.2025年1月2日。所有价格均在印度国际室（全印度）。所有后续预订，价格将在销售时适用。T＆C申请。 高级驾驶员辅助系统（ADAS）不能替代人眼和驾驶员的警惕，这是一种驾驶员辅助系统，可增强驾驶体验和安全性。 驾驶员应对安全，警惕和专心驾驶负责。 图像和描述仅用于说明和表示目的。 ，手册中所示的特征和规格并不是所有变体的标准配置。 mg电动机印度敦促驾驶员遵守交通规则，旨在确保其在道路上安全。T＆C申请。高级驾驶员辅助系统（ADAS）不能替代人眼和驾驶员的警惕，这是一种驾驶员辅助系统，可增强驾驶体验和安全性。驾驶员应对安全，警惕和专心驾驶负责。图像和描述仅用于说明和表示目的。，手册中所示的特征和规格并不是所有变体的标准配置。mg电动机印度敦促驾驶员遵守交通规则，旨在确保其在道路上安全。
FieldSet®LED驱动程序的编程工具...
与灯具制造商联系，并要求灯具中使用的驾驶员设置。通常，他们将能够通过固定零件号/描述查找此信息。如果固定装置制造商不可用，或者无法提供驾驶员设置，则唯一的选择是测量驾驶员的输出电流和工作系统中的昏暗级别。测量应仅通过具有电气经验或基本培训的合格人员进行。访问相同的工作灯具（相同的零件号）进行测量（需要万用表）
臭名昭著的 B.I.T - 考文垂大学
联网和自动驾驶汽车容易受到网络攻击，这可能会危及汽车的安全高效运行，从而对驾驶员的行为产生负面影响。此类网络攻击的主要隐患是车内视觉分散，这是造成道路事故的主要原因之一。在这项使用驾驶模拟器的实证研究中，38 名参与者驾驶有条件自动驾驶汽车，在执行与驾驶无关的任务时经历了两种类型的故障：显性故障（即勒索软件攻击出现在车内屏幕上）和静默故障（即转向信号未能在车内屏幕和仪表盘上激活）。收集并分析了驾驶员的注视行为，包括注视次数和持续时间。结果表明，显示勒索软件的 HMI 是驾驶员最关注的兴趣区域。大多数司机没有注意到转向灯有故障。近一半的司机在开车时注视勒索软件的时间超过 12 秒。没有观察到故障时间对凝视行为的影响。这项研究证明，勒索软件攻击会分散注意力并对道路安全构成重大风险——一名参与者在恢复手动控制后撞车。数据还证明，此类联网汽车不太可能满足 NHTSA 关于安全使用车载设备的分心指南。
无监督的FNIRS具有CAE和ESN AutoCoder的提取，用于驱动程序认知负载分类
抽象目标。了解驾驶员的认知负荷对于道路安全至关重要。大脑传感有可能客观地衡量驾驶员认知负荷。我们旨在开发一个高级机器学习框架，用于使用功能近红外光谱（FNIRS）对驱动程序认知负载进行分类。方法。，我们在驱动模拟器中使用FNIRS进行了一项研究，其n返回任务用作辅助驾驶员的结构性认知负载。为了对不同的驱动程序认知负载水平进行分类，我们检查了卷积自动编码器（CAE）和回声状态网络（ESN）自动编码器的应用，以从FNIRS中提取功能。主要结果。通过使用CAE，将两个和四个级别的驱动程序认知负载分类的精度分别为73.25％和47.21％。所提出的ESN自动编码器在没有窗口选择的情况下实现了组级模型的最新分类结果，精度为80.61％和52.45％，用于分类两个和四个级别的驱动程序认知负载。意义。这项工作为使用FNIRS在现实世界应用中测量驱动程序认知负载奠定了基础。此外，结果表明，所提出的ESN自动编码器可以有效地从FNIRS数据中提取时间信息，并且对于其他FNIRS数据分类任务很有用。
燃油经济性消费者指南
燃油经济性等级并不是一个固定的数字，就像发动机尺寸或载货量一样。车辆的燃油经济性会因多种因素而有很大差异，例如车辆的驾驶方式、车辆的机械状况以及行驶环境。幸运的是，您可以通过适当的维护和驾驶习惯来改善车辆的燃油里程。研究表明，普通驾驶员的燃油经济性可以提高约 10%。以下是一些简单的提示，可帮助您从车辆中获得最佳的燃油经济性并降低燃油成本。