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World File Search System驾驶技术
校园无人驾驶小车充电和路线问题的研究
共享汽车和自动驾驶。通过采用自主驾驶技术，它可以在整个校园内实现高效的交付，到达宿舍，图书馆和教学建筑物，从而增强了教师和学生生活的便利。最初，该方法着重于共享AI车辆的组装方法和美学设计，制作了迷你车的模型结构。随后，研究研究了两个关键领域：充电机制和导航途径。通过集成真实的校园布局，将绘制出车辆的最佳路线，包括指定的对接站，并开发了用于选择路径选择的算法。利用太阳能电池和充电端口的结合，纸张既贴有充电问题，又通过极端天气条件对车辆运营状况产生的不利影响。分析表明，共享的AI车辆与将技术融入校园生活，拥有广泛的应用范围并满足社会需求的趋势相一致。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
零愿景——肯特的道路安全战略
虽然零死亡是唯一符合道德的长期目标，但实现绝对零死亡不应成为一种执念。零死亡愿景关乎承诺、方向感和认识，即道路上的死亡和改变生活的伤害并不是为出行付出的可接受代价。我们将嵌入安全系统方法，并与合作伙伴、利益相关者和肯特郡公众互动，并推广零死亡愿景目标。我们将与肯特郡警方合作，减少将自己和他人置于危险之中的驾驶员行为，例如分心、受损、速度不当和其他社会不可接受的行为。我们将把创新技术融入交通网络，向车队经理推广更安全的驾驶技术，并设计我们的道路和街道，以在发生错误时能够宽容。人们应该理所当然地期望在交通便利、拥堵和污染最少的社区中安全地驾驶、行走和骑行，从而促进所有人的健康和安全。
试行质量评估系统
摘要 — 本文讨论了滑行道入口处机组驾驶技术质量评估问题。考虑到飞机控制指挥模式中的人为因素，明确了滑行道入口的边界。进入滑行道时，不仅要考虑动作的准确性，还要考虑飞机的空速。考虑了空速或迎角测量系统发生故障时收到警告的问题。开发的警告系统基于对飞行参数相关场的分析。在某些情况下，机组人员没有保持正确的飞行参数，而是不成比例地增加迎角，导致螺旋形飞行，或使飞机急剧俯冲并进一步与地面相撞。因此，有必要在进入滑行道之前评估机组驾驶技术的质量。当绕圈飞行时，这是从第四次掉头结束到着陆。机组人员的不正确操作与其紧张状态有关。还提供了一种系统，用于确定在人类操作员受到负面因素影响的情况下飞行技术质量的下降。该系统基于自相关函数的分析。索引术语——飞行路径；下滑道；人为因素；参数幅度。
发展可持续发展的几个关键人为因素......
摘要：本研究的目的是开发一个框架，以识别可能导致人为错误并进而导致 3 级自动驾驶事故的关键人为因素 (HF)。尽管人们非常重视开发自动驾驶汽车的硬件和软件组件，但尚未研究人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的交互。由于用户的接受度和信任度对于自动驾驶技术的进一步可持续发展至关重要，因此考虑会影响用户满意度的因素至关重要。由于自动驾驶是一个新的研究领域，因此对其他成熟领域的文献进行了回顾，以找出这些可能的 HF。在此，部署了相互关系矩阵来识别关键 HF，并分析这些 HF 之间的关联及其对性能的影响。年龄、注意力、多任务处理能力、智力和学习速度被选为自动驾驶技术中最关键的 HF。在设计驾驶员与自动驾驶系统之间的交互时考虑这些因素将通过确保良好的可用性和用户体验来提高用户对该技术的接受度及其可持续性。
自动驾驶模拟应用程序的毫米波雷达建模方法的概述
摘要：自主驾驶技术被认为是未来运输的趋势。毫米 - 波雷达具有长距离检测和全天候操作的能力，是自动驾驶的关键传感器。自主驾驶中各种技术的开发依赖于广泛的模拟测试，其中模拟通过雷达模型的真实雷达的输出起着至关重要的作用。当前，有许多独特的雷达建模方法。为了促进雷达建模方法的更好的应用和开发，本研究首先分析了雷达检测的机制及其所面临的干扰因素，以阐明建模的内容以及影响建模质量的关键因素。然后，根据实际应用要求，提出了用于测量雷达模型性能的关键指标。此外，对各种雷达建模技术还提供了全面的介绍以及原理和相关的研究进度。评估这些建模方法的优点和缺点以确定其特征。最后，考虑到自动驾驶技术的发展趋势，分析了雷达建模技术的未来方向。通过上述内容，本文为开发和应用雷达建模方法提供了有用的参考和帮助。
对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论
如今，整个社会都进入5G时代。5G技术支持许多应用程序方案，从移动Internet扩展到移动网络的事物扩展[1]。同时，政府将支持建立高速，移动和安全的下一代信息基础设施。5G时代的无人驾驶技术正在变得越来越先进，并且电动汽车广泛使用，这导致了必须处置市场中大量汽车（被废弃或以二手车出售）。因此，选择了该项目，使用机器学习的知识来预测二手车市场的交易价格，以更有效地掌握二手汽车市场状况。预测可以帮助有二手车的意志的人进行参考。选择机器学习模型的原因是很难进行预测，并且很难找到用于预测的变量与预测变量之间的关系[2，3]。但是，某些机器学习模型可以以非常简单的方式解决此问题[4]。本文使用三个预测模型，即XGBoost [5]，支持向量机（SVM）[6]和Neural Network [7]来估计二手车的交易价格，然后比较预测效应。
ICRAM 2025宣传册
关于IITRAM：基础设施技术研究与管理研究所（IITRAM）是一所自治州立大学，位于印度古吉拉特邦艾哈迈达巴德。成立于2013年，IITRAM旨在在基础设施工程和管理领域提供高质量的教育和研究。IITRAM在各种工程学科（例如民用，机械，电气和计算机科学）中提供本科，研究生和博士课程。iItram还与行业和学术界合作，以促进基础设施领域的创新和技能发展。iItram已建立了由古吉拉特邦政府资助的五个卓越中心（COE），即：西门子COE，高级国防技术COE，人工智能和机器学习COE，无人驾驶技术COE，COE，以及航空航天和国防COE。这些COE提供了各种工程领域的最先进的设施和培训IITRAM在印度排名第201个，在艾哈迈达巴德排名第二。 NIRF排名2020的技术。IITRAM在印度排名第201个，在艾哈迈达巴德排名第二。NIRF排名2020的技术。
자율주행버스ui.pdf
自主驾驶技术正在吸引人们作为未来的核心技术，可以为运输提供创新。尤其是，该技术预计能够有效地优化城市流动性作为一种公共交通方式。因此，在包括首尔在内的世界许多城市中，正在对自动驾驶汽车和班车进行测试。本研究重点是目前在韩国运营的自动驾驶公交的信息显示问题，未能向乘客提供信任并造成负面的乘客体验。这项研究的目的是重新设计信息显示UI，以提高乘客的情境意识水平，并为Information Display Display设计UI的设计提供指南UI最终以在4级或更高级别的自动驾驶汽车的背景下改善乘客体验。为此，进行了用户研究，包括访谈和调查，并评估了此处开发的改进设计。改进的信息显示UI有望提供信任和积极的乘客体验，并减轻人们对驾驶员缺乏的担忧，从而增加对4级或更高级别的自动驾驶汽车的积极看法。因此，公众接受的增加将促进自动驾驶汽车，并导致公众更广泛地使用它们。
自主驾驶感知软件实习苏黎世
Embotech是一种屡获殊荣的软件扩展，开发了自动驾驶汽车的最前沿自动驾驶技术和解决方案，重点是私人地面应用，例如港口航站楼的卡车和工厂的乘用车。我们通过利用自2013年以来一直在开发的实时优化技术来提供安全的自主运输。我们正在寻找一个热情的实习生，渴望为我们的高级感知软件的开发做出贡献。，您将使用Embotech的自动驾驶软件堆栈和外部供应商的硬件组件来部署快速增长的自动驾驶卡车，以供私人场地迅速发展，从而发挥着重要作用。您的角色将涉及为自动卡车开发感知软件，并在模拟和Embotech的测试车中进行测试。责任•开发以私人场地自动驾驶的感知软件。•在测试设置（SIL/HIL）和现实生活中使用我们自己的测试工具进行测试软件。•分析日志数据并主动解决问题。•查看拉请请求。•与系统工程师，软件工程师和控制工程师合作，提供完整的自动驾驶堆栈。•根据需要前往客户或自己的测试区域。