开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型 本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下： （1）视频采集模块 （2）图像预处理模块 （3）人脸定位模块 （4）人眼定位模块 （5）疲劳程度判别模块 （6）报警模块

4. 技术与伦理分析 一、自动驾驶问题 根据之前出过的类似事件推测，此次事故发生可能是因为自动驾驶。根据数据显示，在10个月时间内，美国共发生三百多起关于自动驾驶的交通事故，其中有70%都来自特斯拉。但特斯拉官方至今没有给出有效处理方案，总裁马斯克甚至还放话，特斯拉的自动驾驶是全世界最安全的。 环境感知问题：这个问题是最基本的问题，未来感知环境，汽车上必须按照多个传感器，传感器包括了各种雷达、摄像头等采集周边信息的设备，汽车必须不短感知周围的环境才能基于环境去做决策。 智能决策问题：，这里的决策主要是车辆的状态控制信息，包括车辆停止，前进，后退，转弯，加速，减速等指令。这个决策速度将决定汽车的行驶速度可以有多快，这个过程需要大量的计算能力，需要利用强大的计算机与智能软件算法去实现。如果决策速度慢，车辆行驶速度就慢，如果决策失误，就会导致安全事故的发生。 车辆控制问题：这部分技术比较成熟，可以借助传统的车辆控制系统去适配和改造。 二、锂电池隐患问题 那么新能源的锂电池真的这么容易起火吗？一位专业的电动汽车电池员工解释道，新能源汽车如果受到撞击，在相同条件下，确实比燃油汽车更容易起火。比如

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无人驾驶智能车导航定位系统设计研究

深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台，目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系，并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。文件内包含：2022 控制岗位 面试题梳理.pdf；基于学习的决策规划背景知识.pdf；课程介绍及基础资料.pdf；自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx；自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf；第六章作业思路讲解-助教高宇辉.pdf

随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:（1）对于车载系统,需首先构建系统化