5 HUAWEI HiCar UX 开放能力 5.1 设计概述 设计目标：保障用户驾驶安全，提供便捷舒适的操作及智能贴心的服务。 设计要素：  安全便捷：信息易读，易搜索；内容界面布局及热区，易操作；减少注意力干 扰，避免分心。  自然舒适：界面简洁一致性，易学，易用；高效，自然多模态操作；无感设备连 接和共享。  智能贴心：智能管理内容和消息通知；功能克制，精简复杂特性。 图5-1 HUAWEI HiCar 设计要素 5.2 人因研究与视觉设计 基于对用户观测和操作模型的研究分析，人们常用的手机使用距离为 30cm，而驾舱的 使用距离为 70cm，为保障用户在驾舱环境下的使用的安全和交互易用性，HUAWEI HiCar 对车载人机交互要素进行适配以满足复杂驾驶状态的使用需求。 界面元素大小 结合用户观测模型及车辆的使用环境（运动和颠簸）的因素，为保障用户的易读性和 易操作性，车载系统上各元素的物理视觉至少需要达到手机上的 2 倍。

本图是根据实物剖析而来，电源经D2、R1为IC1提供+12V左右的电压，6脚输出脉冲经C4和变压器耦合后驱动Q1振荡，当Q1导通后输出电流通过L经C9滤波后向负载供电，当Q1截止时，变压器式电感B3磁能转变为电能，其极性左负右正，续流二极管D4导通，电流通过二极管继续向负载供电，使负载得到平滑的直流，当输出电压过低或过高时，从电阻R11、R10、R9组成的分压电路中得到取样电压送到IC1 2脚与内部2.5V基准电压比较后控制Q1导通脉宽，从而使输出电压得到稳定。当负载电流发生短路或超过8A时，IC1 3脚电压的上升会控制脉宽使Q1截止，以确保Q1的安全。

电动车电源转换器电路图是根据实物剖析而来，电源经D2、R1为IC1提供+12V左右的电压，6脚输出脉冲经C4和变压器耦合后驱动Q1振荡，当Q1导通后输出电流通过L经C9滤波后向负载供电，当Q1截止时，变压器式电感B3磁能转变为电能，其极性左负右正，续流二极管D4导通，电流通过二极管继续向负载供电，使负载得到平滑的直流，当输出电压过低或过高时，从电阻R11、R10、R9组成的分压电路中得到取样电压送到IC12脚与内部2.5V基准电压比较后控

百度CarLife是百度车联网推出的解决方案之一，也是国内第一款跨平台的车联网解决方案。在车机端，无论是Linux、QNX还是Android，百度CarLife都可很好地适配。在用户端，百度CarLife可以支持Android和iOS双操作系统，能够覆盖到95%以上的智能手机用户。与其他车联网产品相比，百度CarLife的用户不用在意自己的智能手机是什么操作系统，只需要通过数据线或者WiFi将手机连接到车载系统上，就可以安全、快捷地在驾驶过程中使用丰富的应用。 此车机端可以将没有carlife的车变为有carlife，想要的就赶紧下载

无人机视角洪水灾害中人车房子检测数据集是专为机器学习和计算机视觉领域的研究人员和开发者设计的。该数据集包含了1124张图片，覆盖了洪水灾害现场的三种重要对象——房屋、人群和车辆。这些图片是以无人机拍摄视角获得的，其目的在于通过自动化检测系统来快速识别和评估灾害现场的人员和财产安全状况。 该数据集提供了两种标注格式：Pascal VOC格式和YOLO格式。Pascal VOC格式包含jpg图片和相应的xml文件，xml文件详细记录了每个标注对象的位置和类别信息，而YOLO格式则包含了txt文件，这些文件简单地列出每个对象的类别和位置信息。两种格式的共同点是都能被机器学习模型识别和使用，以便进行对象检测。 数据集中的图片数量与标注数量是相等的，共计1124张。这意味着每张图片都经过了详细的标注，确保了机器学习模型在训练过程中能够准确地学习到目标的特征。标注类别数为3，即房屋、人群和车辆。每个类别的标注框数分别是房屋10328框、人群2298框、车辆8822框，总计21448框，这表明数据集中对每类对象的检测都具有较高的密集性。 该数据集由专业团队使用labelImg工具进行标注，所有标注均采用矩形框来标识。矩形框准确地圈定了对象的位置，这对于训练目标检测模型非常重要，因为模型需要通过这些矩形框学习到识别对象的形状和大小。 标注类别名称及对应的类别索引在YOLO格式的数据集中由labels文件夹中的classes.txt文件定义。虽然Pascal VOC格式中的类别顺序可能与YOLO格式不同，但这不会影响数据集的使用，因为类别名称和索引是清晰且一致的。 使用该数据集时需要注意，虽然它提供了洪水灾害中三种重要对象的检测能力，但它本身并不包含任何模型训练的权重文件或精度保证。数据集的使用者需要自行选择或训练适合的机器学习模型，并对模型的性能和精度负责。 在数据集提供的1124张图片中，每张都包含了对房屋、人群和车辆的详细标注，这为研究人员在实际的洪水灾害响应中，提供了快速检测关键对象的可能。通过有效利用这一数据集，可以加快灾害响应速度，提高救援效率，从而在灾害发生时减少损失和伤亡。

基于Simulink的七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略的研究与实践——以平顺性评价指标及四轮随机路面仿真为例,整车七自由度主动悬架模型 基于simulik搭建的整车七自由度主动悬架模型，采用模糊PID控制策略，以悬架主动力输入为四轮随机路面，输出为平顺性评价指标垂向加速度等，悬架主动力为控制量，车身垂向速度为控制目标。 内容包括模型源文件，参考文献。 ,核心关键词：七自由度主动悬架模型；Simulink搭建；模糊PID控制策略；四轮随机路面；平顺性评价指标；垂向加速度；模型源文件；参考文献。,基于Simulink的七自由度主动悬架模型研究：模糊PID控制策略下的平顺性分析

基于Matlab的高速铁路三维车轨耦合振动程序：车辆-轨道结构空间耦合模型动力学求解与不平顺激励分析,高速铁路matlab车轨耦合 车辆-轨道结构耦合振动程序 三维车轨耦合程序 代码，车辆-轨道空间耦合模型动力学求解matlab，可加不平顺等激励 基于空间三维车辆下的车轨耦合，用matlab程序实现 ,关键词: 1. 高速铁路 2. 车轨耦合 3. 车辆-轨道结构耦合振动 4. MATLAB程序 5. 空间三维耦合模型 6. 动力学求解 7. 可加不平顺激励 以上关键词用分号分隔为：高速铁路;车轨耦合;车辆-轨道结构耦合振动;MATLAB程序;空间三维耦合模型;动力学求解;可加不平顺激励。,Matlab车辆轨道空间三维耦合振动程序

三维空间车轨耦合动力学程序：基于Newmark-Beta法的车辆轨道耦合动力学MATLAB代码实现，已嵌入轨道不平顺激励。,根据翟书编写的三维空间车轨耦合动力学程序 通过newmark-beta法求解的车辆-轨道空间耦合动力学matlab代码 已在代码里面加入轨道不平顺激励使用即可，无需动脑 ,翟书编写;三维空间车轨耦合动力学程序;Newmark-beta法;车辆-轨道空间耦合动力学Matlab代码;轨道不平顺激励。,翟书编写的三维空间车轨耦合动力学程序——Newmark-beta法求解车辆轨道耦合动力学MATLAB代码

翟书三维空间车轨耦合动力学程序：基于Newmark-Beta法求解，含轨道不平顺激励的Matlab代码实现,翟书引领的车辆-轨道空间耦合动力学三维仿真程序：Newmark-beta法解析的自动化matlab代码，内置轨道不平顺激励，轻松实现动力响应分析,根据翟书编写的三维空间车轨耦合动力学程序 通过newmark-beta法求解的车辆-轨道空间耦合动力学matlab代码 已在代码里面加入轨道不平顺激励使用即可，无需动脑 ,翟书编写;三维空间车轨耦合动力学程序;Newmark-beta法;车辆-轨道空间耦合动力学Matlab代码;轨道不平顺激励。,翟书编写的三维空间车轨耦合动力学程序——Newmark-beta法求解车辆轨道耦合动力学MATLAB代码

第三代伙伴关系项目(3GPP)最近发布了第16版，其中包括第一个基于5G V2X 标准无线电(NR)空中接口。本文提供了3GPP R16的深入教程5G NR V2X标准用于V2X通信，特别关注侧链，因为它是5G NR V2X最重要的部分。 《5G NR V2X车联网移动通信手册》深入解析了第三代伙伴关系项目(3GPP)在Release 16中提出的首个基于5G新无线电(NR)的车对万物(V2X)标准。5G NR V2X是为满足连接与自动化驾驶场景中严格需求而设计的，它在5G NR空中接口基础上引入了高级功能。 文章重点讨论了5G NR V2X中的侧链(sidelink)，这是其核心部分。侧链在V2X通信中起着至关重要的作用，它允许车辆之间直接进行通信，无需通过网络基础设施，从而实现更快的数据传输和更低的延迟，这对于交通安全和效率至关重要。 物理层是5G NR V2X的基础，包括了多种编码、调制和多址接入技术，以适应不同环境和应用场景的需求。资源分配机制则决定了如何有效地利用频谱资源，确保通信的高效性和可靠性。此外，服务质量(QoS)管理是确保关键信息如紧急制动警告能够优先传输的关键环节。 5G NR V2X在Uu接口上也有所增强，以支持车对网络(V2N)通信。这些增强包括更精细的会话管理和移动性管理，确保车辆在移动过程中保持稳定的网络连接。同时，为了确保5G NR V2X与现有的LTE V2X系统的共存，文章还探讨了共存机制，以减少干扰并提高整体网络性能。 在系统架构部分，5G NR V2X构建了一个复杂的通信网络，包括车辆、路边单元(RSU)和其他基础设施，它们共同构成了车联网生态系统。评价方法和模拟假设的描述有助于理解和评估5G NR V2X在实际环境中的表现。 展望未来，5G NR V2X的潜在增强被提及，包括Release 17中提出的一些改进。这些改进可能涉及更高的数据速率、更大的覆盖范围以及对更多复杂应用场景的支持，进一步推动了智能交通系统的发展。 《5G NR V2X车联网移动通信手册》全面阐述了5G NR V2X的技术细节，包括物理层、资源分配、QoS管理、接口增强和移动性管理等方面，同时也关注了共存策略、系统架构和未来发展方向，对于理解5G NR V2X在车联网中的应用具有重要价值。