NMEA模拟器 NMEA 模拟器基于 NMEA 0183 是用于船舶电子设备（例如回声测深仪、声纳、风速计、陀螺罗经、自动驾驶仪、GPS）之间通信的组合电气和数据规范。 它有 3 个主要项目：1.- 模拟器.. 2.- NMEA 解码器 3.- NMEA 编码器。

疲劳驾驶监测系统是旨在通过技术手段及时发现驾驶员的疲劳状态，以预防可能由此引发的交通事故，保障行车安全。近年来，随着人工智能技术的快速发展，疲劳驾驶监测系统得到了长足的进步，尤其是在Android平台上，由于其开放性与广泛应用，结合嵌入式系统的高效稳定，疲劳驾驶监测系统得到了更为广泛的关注和应用。 本研究重点在于Android平台疲劳驾驶监测系统的嵌入式实现与优化。会对Android平台的系统简介、特点及优势，以及Android平台在疲劳驾驶监测中应用现状进行深入的探讨。随后，对疲劳驾驶的定义、分类、影响因素进行解析，并对现有的疲劳驾驶检测技术进行综述。为了更进一步，论文将深入探讨嵌入式系统的基础知识，包括嵌入式系统的概念、特点、开发环境以及编程基础。 在系统架构设计方面，论文将从系统总体架构设计、硬件设计模块，以及软件设计模块进行详细介绍。其中硬件设计模块涵盖传感器模块、数据采集模块和数据处理模块；软件设计模块则包含用户界面设计、数据处理与分析模块、数据存储与管理模块。这样的设计使得疲劳驾驶监测系统能够高效、准确地运行。 在算法实现方面，研究将着重分析疲劳驾驶监测系统所采用的信号处理算法，包括时频域分析方法和小波变换方法，以及特征提取算法和疲劳程度评估算法。其中特征提取算法将涉及机器学习和深度学习方法，而疲劳程度评估算法则包括疲劳度计算模型和疲劳程度预测模型。这些算法是疲劳驾驶监测系统核心，其准确度和效率直接影响系统的性能。 为了提高嵌入式系统的性能，研究将探讨系统的性能优化策略，主要集中在系统功耗优化上。优化策略的实施，旨在确保疲劳驾驶监测系统在实时监测的同时，尽可能降低能耗，从而延长系统的工作时间，并确保系统的长期稳定性。 本研究将对Android平台上疲劳驾驶监测系统的嵌入式实现与优化进行全面的分析与探讨，为相关领域提供理论与实践的参考。通过深入研究，本系统可望在降低交通事故率、保障驾驶安全方面发挥积极作用。

内容概要：本文介绍了名为BEVFormer的一种新框架，其特点是在三维视觉感知任务中，特别是多相机图像的三维检测和地图分割，能够从多个摄像头输入中生成鸟瞰图（BEV）特征。BEVFormer充分利用空间和时间信息，通过网格状的BEV查询向量与跨相机视野及历史信息进行交互，并设计了专门的注意力模块，实现了高效的任务性能，特别是在nuScenes测试集上的表现超越了现有技术水平。 适合人群：从事自动驾驶、机器视觉研究的专业人士，以及对基于多传感器融合技术感兴趣的学者。 使用场景及目标：主要用于改善自动驾驶系统中的周围环境感知能力，尤其在低能见度条件下的目标速度估计和遮挡目标检测等方面展现出优势。该方法旨在为自动驾驶中的感知任务提供更精准的数据支持，提高驾驶安全性。 其他说明：本文提出的技术不仅有助于学术界的理论研究，在工业界也有广泛应用前景，比如高级辅助驾驶系统的开发、智能交通系统的建设等。

2025汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

1. **ZED深度相机**：ZED是一款由Stereolabs开发的深度相机，可以实现立体视觉和深度感知。它可以用于诸如机器人导航、增强现实、虚拟现实、自动驾驶等领域。 2. **CUDA**：CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。它可以加速各种计算任务，包括深度学习、科学计算、图形渲染等。 3. **Ubuntu**：Ubuntu是一种基于Linux的操作系统，适用于桌面、服务器和嵌入式设备。它以其易用性、稳定性和开源性质而闻名。 如果您正在使用ZED深度相机，并且希望在Ubuntu上进行开发并利用CUDA加速计算，您可能需要执行以下一些步骤： 1. **安装Ubuntu**：选择合适版本的Ubuntu操作系统，并按照官方文档进行安装。 2. **安装CUDA**：前往NVIDIA官方网站，下载适用于您的GPU和Ubuntu版本的CUDA Toolkit，并按照官方文档进行安装。 3. **安装ZED SDK**：访问Stereolabs官方网站，下载适用于您的ZED相机型号的SDK，并按照官方文档进行安装。

汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

ISO 34505:2025《道路车辆 自动驾驶系统测试场景 场景评价与测试用例生成》

内容概要：本文详细介绍了利用罗技G29方向盘、Carsim和Simulink构建低成本驾驶员在环实时仿真系统的方法。主要内容涵盖硬件准备、软件配置、cpar文件调整、UDP通信配置以及模型联合调试等方面。文中提供了具体的代码示例和技术细节，帮助用户快速搭建并优化仿真环境。特别强调了通过调整转向信号比例、设置合理的仿真步长、优化UDP通信等手段提升仿真精度和实时性。此外，还分享了一些实用的小技巧，如使用FIFO队列减少数据丢失、添加低通滤波器稳定信号等。 适合人群：从事自动驾驶算法研究、车辆动力学建模及相关领域的研究人员和工程师，尤其是希望降低实验成本的研究团队。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶算法验证、车辆动力学特性研究等场景。主要目标是提供一种经济高效的解决方案，使用户能够在家中或实验室环境中完成专业的驾驶模拟实验，同时确保较高的仿真精度和实时性。 其他说明：文中提到的技术方案不仅能够显著降低成本，还能提高开发效率。对于初学者而言，本文提供的详细步骤和代码示例有助于快速入门。而对于有一定经验的研发人员，则可以通过文中提及的一些高级优化方法进一步提升系统的性能。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、图像识别等。在本项目中，它被用来实现疲劳驾驶检测算法，这是一种旨在预防交通事故的重要技术。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉功能，常用于图像分析和处理任务。 疲劳驾驶检测是通过分析驾驶员的面部特征，如眼睛状态、面部表情等，来判断驾驶员是否处于疲劳状态。CNN在这一过程中起到了关键作用，它能够学习和提取图像中的特征，并进行分类。通常，CNN结构包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层用于提取图像特征，池化层则用于降低计算复杂度和防止过拟合，全连接层将特征映射到预定义的类别，输出层则给出最终的决策。 在OpenCV中，可以使用其内置的面部检测器（如Haar级联分类器或Dlib的HOG检测器）来定位驾驶员的面部区域，然后裁剪出眼睛部分，输入到预训练的CNN模型中。模型会根据眼睛的开放程度、闭合状态等信息来判断驾驶员是否疲劳。为了训练这个模型，需要一个包含不同疲劳状态驾驶员的图像数据集，包括正常、轻度疲劳、重度疲劳等多种状态。 在实现过程中，首先需要对数据集进行预处理，例如调整图像大小、归一化像素值、数据增强（翻转、旋转、缩放等）以增加模型的泛化能力。接着，使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建CNN模型，设定损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），并进行训练。训练过程中，还需要设置验证集来监控模型的性能，避免过拟合。 训练完成后，模型可以部署到实际的驾驶环境中，实时分析摄像头捕获的驾驶员面部图像。当检测到驾驶员可能疲劳时，系统会发出警告，提醒驾驶员休息，从而减少因疲劳驾驶导致的交通事故风险。 本项目的代码可能包含了以下步骤：数据预处理、模型构建、训练过程、模型评估以及实时应用的接口设计。通过阅读和理解代码，可以深入学习如何结合OpenCV和CNN解决实际问题，这对于提升计算机视觉和深度学习技术的实践能力非常有帮助。同时，此项目也提醒我们，人工智能在保障交通安全方面具有巨大的潜力。

"ISO 23374 智能交通系统 自动代客泊车系统（AVPS）第1部分系统框架、自动驾驶要求和通信接口" 该标准ISO 23374规定了智能交通系统自动代客泊车系统（AVPS）的系统框架、自动驾驶要求和通信接口。该标准分为十一个部分，分别是：目录、前言、介绍、范围、规范性引用、术语及定义、符号及缩略词、系统框架、车辆自动运行功能的要求、管理功能要求、停车设施内的环境要求、整体系统运行要求、自动车辆运行测试场景和附录。 第一部分：目录、前言和介绍 该标准的目录列出了所有的章节和条目。前言部分介绍了该标准的目的和范围。介绍部分讨论了自动代客泊车系统（AVPS）的定义、特点和优点。 第二部分：范围和规范性引用 该部分规定了该标准的范围，包括自动代客泊车系统（AVPS）的定义、自动驾驶要求和通信接口。规范性引用部分列出了相关的国际标准和国家标准。 第三部分：术语及定义 该部分定义了自动代客泊车系统（AVPS）相关的术语和缩略词，包括自动驾驶、自动泊车、智能交通系统等。 第四部分：符号及缩略词 该部分列出了自动代客泊车系统（AVPS）相关的符号和缩略词，包括ISO/SAE 22736中定义的缩略词、子系统名称缩略词和其他术语缩略词。 第五部分：系统框架 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）的系统框架，包括系统描述、系统配置、功能分配、分类和人机交互。 第六部分：车辆自动运行功能的要求 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）的车辆自动运行功能的要求，包括执行车辆自动化操作的原则、操作功能的关系、操作设计领域、对DDT的要求、紧急停止的要求、目的地任务的要求、路线规划要求和定位精度要求。 第七部分：管理功能要求 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）的管理功能要求，包括影像自动车辆运行的功能、远程参与、运行停止、远程辅助、远程脱离、中央控制和其他管理功能。 第八部分：停车设施内的环境要求 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）在停车设施内的环境要求，包括公共要求、工作区域、下车点和上车点、SV识别区域、无线通信、运行停止设备和灯光。 第九部分：整体系统运行要求 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）的整体系统运行要求，包括通信接口要求、安全目标、安全要求、系统状态及转换图、抑制条件代码、目标及时间检测数据报告、数据记录和给用户的信息。 第十部分：自动车辆运行测试场景 该部分规定了自动代客泊车系统（AVPS）的自动车辆运行测试场景，包括基本场景、交通规则及行为、静态目标避让和动态目标避让。 附录部分包括通信序列、测试目标和定位标记。 该标准ISO 23374规定了自动代客泊车系统（AVPS）的系统框架、自动驾驶要求和通信接口，旨在确保自动代客泊车系统的安全性、可靠性和高效性。