8、自动驾驶汽车无线物联网基础设施安全挑战概述(上)

自动驾驶汽车无线物联网基础设施安全挑战概述(上)

1. 自动驾驶汽车的责任与风险模型

自动驾驶汽车(AVs)的发展和应用有望显著降低车辆事故风险,但事故发生时的责任归属问题仍令人担忧。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)报告称,虽然自动驾驶汽车可能降低事故风险,但无法完全消除事故。这引发了一系列问题,例如事故发生时谁将承担责任,以及责任如何在各利益相关者之间分配。

可能出现的情况有两种:
- 个人汽车保险行业可能会进行调整以适应自动驾驶汽车带来的变化。个人汽车保险公司的角色可能转变,其提供的财务保护可能会转移到原始设备制造商(OEMs)、基础设施提供商,或者由政府推动各利益相关者合作来解决。
- 随着NHTSA预测车辆事故相关成本将大幅下降,个人汽车保险行业可能会逐渐过时。

在自动驾驶汽车的背景下,责任和风险变得更加复杂,可能涉及多个方面。例如,当车辆处于自动驾驶模式时,汽车制造商可能需要承担责任,但关于责任和责任分配仍存在许多未解决的问题,如谁应对错误负责,以及成本如何在各相关方之间分摊。

2. 自动驾驶汽车与无线物联网基础设施

尽管自动驾驶汽车的广泛普及可能还需要数年时间,但联网汽车已经成为现实。现代汽车越来越多地配备了一系列传感器和车载计算系统,主要集中在以下三个领域:
- 车辆定位、驾驶员行为和发动机诊断。
- 车与万物(V2X)通信。
- 车辆乘客相关系统,如信息娱乐系统。

这些系统利用包括5G在内的蜂窝技术实现无缝通信。然而,V2X通信存在竞争标准,这给行业带来了挑战。不过,5G技术的采用预计将在自动驾驶汽车的发展中发挥关键作用,因为它具有高速数据传输

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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