道路事故已成为全世界的八项主要死亡原因。这些事故中有很多是由于驾驶员的注意力不集中或由于疲劳而缺乏专注。各种因素导致驾驶员的疲劳。本文考虑了表现出驾驶员疲劳的所有可测量数据，即在车辆可测量数据中表现出的疲劳以及驾驶员的物理和生理数据。这三个主要因素中的每个因素都进一步细分为较小的细节。例如，车辆的数据由从方向盘的角度，偏航角，车道上的位置以及移动时车辆的速度和加速度获得的值组成。驾驶员疲劳检测的本体论知识和规则将集成到智能系统中，以便在检测到危险疲劳水平的第一个迹象时，将警告通知发送给驾驶员。这项工作旨在为安全的道路驾驶做出贡献。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

为连接和自动化车辆（CAVS）开发安全性和效率应用需要大量的测试和评估。在关键和危险情况下对这些系统运行的需求使他们的评估负担非常昂贵，可能危险且耗时。作为替代方案，研究人员试图使用仿真平台研究和评估其算法和设计。建模驾驶员或人类操作员在骑士或其他与他们相互作用的车辆中的行为是此类模拟的主要挑战之一。虽然为人类行为开发完美的模型是一项具有挑战性的任务和一个开放的问题，但我们展示了用于驾驶员行为的模拟器中当前模型的显着增强。在本文中，我们为混合运输系统提供了一个模拟平台，其中包括人类驱动和自动化车辆。此外，我们分解了人类驾驶任务，并提供了模拟大规模交通情况的模块化方法，从而可以彻底研究自动化和主动的安全系统。通过互连模块的这种表示形式提供了一个可以调节的人解剖系统，以代表不同类别的驱动程序。此外，我们分析了一个大型驾驶数据集以提取表达参数，以最好地描述不同的驾驶特性。最后，我们在模拟器中重新创建了类似密集的交通情况，并对各种人类特异性和系统特异性因素进行了彻底的分析，研究了它们对交通网络性能和安全性的影响。

高速公路飞行员辅助已成为先进驾驶员辅助系统的前线。对安全和用户验收的提高要求正在呼吁在此类系统的开发过程中进行个性化。通过对横向对驾驶员的偏好进行了启发的启发，提出了一种个性化的公路导频辅助算法，其包括基于智能驱动器模型（IDM）的速度控制模型和考虑领先的车辆横向的新车道保持模型。移动。进行了模拟驾驶实验，以分析自由驾驶和行驶场景中的驾驶员凝视和泳道保持行为。驱动程序集中成两个驾驶样式组，指的是其受前方车辆影响的驾驶行为，然后优化每个特定主题驱动程序的个性化参数。通过基于移动基础模拟器的驾驶员实验验证了所提出的算法。结果表明，与未个性化算法相比，个性化公路试点算法可以显着降低心理工作量，并提高用户接受辅助功能。

The concept of intelligent system has emerged in information technology as a type of system derived from successful applications of artificial intelligence. The goal of this paper is to give a general description of an intelligent system, which integrates previous approaches and takes into account recent advances in artificial intelligence. The paper describes an intelligent system in a generic way, identifying its main properties and functional components. The presented description follows a pragmatic approach to be used in an engineering context as a general framework to analyze and build intelligent systems. Its generality and its use is illustrated with real-world system examples and related with artificial intelligence methods.

交通事故是年轻人死亡的主要原因，这一问题今天占了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是脑部计算机界面（BCIS）最有前途的技术之一。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，在驾驶场景中，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图检测情绪。此外，已经设计了两个场景的用例。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驱动模拟器的主要任务。这样，它旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可在发现两种情绪（非刺激性和愤怒）中达到99％的准确性，三种情绪（非刺激性，愤怒和中立）的93％，四种情绪（非刺激）（非 - 刺激，愤怒，中立和喜悦）。

Multi-modal fusion is a basic task of autonomous driving system perception, which has attracted many scholars' interest in recent years. The current multi-modal fusion methods mainly focus on camera data and LiDAR data, but pay little attention to the kinematic information provided by the bottom sensors of the vehicle, such as acceleration, vehicle speed, angle of rotation. These information are not affected by complex external scenes, so it is more robust and reliable. In this paper, we introduce the existing application fields of vehicle bottom information and the research progress of related methods, as well as the multi-modal fusion methods based on bottom information. We also introduced the relevant information of the vehicle bottom information data set in detail to facilitate the research as soon as possible. In addition, new future ideas of multi-modal fusion technology for autonomous driving tasks are proposed to promote the further utilization of vehicle bottom information.

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

驾驶方式总结了反映车辆运动的不同驾驶行为。这些行为可能表明倾向于执行更风险的操作，消耗更多的燃料或能源，打破交通规则或仔细驾驶。因此，本文使用Interval-2类型模糊推理系统提出了驾驶风格的识别，并具有多个专家决策，以将驾驶员分类为平静，中等和激进。该系统接收到输入具有车辆运动的纵向和侧向运动参数。处理噪声数据时，类型2模糊集比Type-1模糊集更强大，因为它们的成员资格功能也是模糊集。此外，在构建模糊的规则基础时，多种专家方法可以减少偏见和不精确，该模糊规则基金会存储模糊系统的知识。使用描述性统计分析评估了所提出的方法，并将其与聚类算法和1型模糊推理系统进行了比较。结果表明，与其他算法相比，与2型模糊推理系统分类的驾驶方式相关的较低运动学概况的趋势与其他算法相比，这与专家意见的汇总采用了更保守的方法。

本文介绍了一种采用新方法，防止运输事故和监控驾驶员行为的使用保健AI系统，该系统融入公平和道德。检测到危险的医疗情况和司机的不寻常行为。接近公平算法，以改善决策和解决隐私问题等道德问题，并考虑在医疗保健和驾驶中AI内野外出现的挑战。提供医疗保健专业人员对任何异常活动以及驾驶员的位置，以便使医疗保健专业人员能够立即帮助不稳定的驾驶员。因此，使用医疗保健AI系统允许预测的事故，因此可以基于与ER系统相互作用的车辆内的内置AI系统来保存和生存。

外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。

一些研究人员专注于研究驾驶时驾驶员的认知行为和精神负荷。随着心理和感知负荷水平而变化的自适应界面可能有助于减少事故并增强驾驶员体验。在本文中，我们分析了心理工作量和感知负荷对心理生理维度的影响，并在双车间互动的双重任务方案中为精神和感知负荷估算提供了基于机器学习的框架（https://github.com/ Amrgomaaelhady/mwl-pl-估计器）。我们使用现成的非侵入传感器，可以轻松地集成到车辆系统中。我们的统计分析表明，尽管心理工作负载影响了一些心理生理方面，但感知负荷几乎没有影响。此外，我们通过融合这些测量值对心理和感知负载水平进行了分类，朝着实时自适应的车载界面迈进，该界面是个性化的，该界面是个性化的用户行为和驾驶条件。我们报告多达89％的心理工作负载分类准确性，并提供实时最低侵入的解决方案。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

知识表示和推理有悠久的历史，即研究如何通过机器对知识进行形式化，解释和语义分析。在自动化车辆领域，最近的进步表明，能够将相关知识形式化和利用相关知识作为处理交通界固有且复杂的环境的关键推动者。本文证明了本体论是a）对自动车辆环境中与关键相关的因素进行建模和形式化的强大工具。为此，我们利用著名的6层模型来创建环境环境的形式表示。在此表示形式中，本体论将域知识模型为逻辑公理，从而促进交通场景和场景中的关键因素的存在。为了执行自动分析，将联合描述逻辑和规则推理器与A-Priori谓词增强结合使用。我们详细介绍了模块化方法，提出了公开可用的实施，并通过大规模的无人机数据集评估了该方法的城市交通情况。

通常根据历史崩溃数据来实践道路的风险评估。有时缺少有关驾驶员行为和实时交通情况的信息。在本文中，安全的路线映射（SRM）模型是一种开发道路动态风险热图的方法，可扩展在做出预测时考虑驾驶员行为。 Android应用程序旨在收集驱动程序的信息并将其上传到服务器。在服务器上，面部识别提取了驱动程序的数据，例如面部地标，凝视方向和情绪。检测到驾驶员的嗜睡和分心，并评估驾驶性能。同时，动态的流量信息由路边摄像头捕获并上传到同一服务器。采用基于纵向扫描的动脉交通视频分析来识别视频中的车辆以建立速度和轨迹概况。基于这些数据，引入了LightGBM模型，以预测接下来一两秒钟的驾驶员的冲突指数。然后，使用模糊逻辑模型合并了多个数据源，包括历史崩溃计数和预测的交通冲突指标，以计算道路细分的风险评分。使用从实际的交通交叉点和驾驶模拟平台收集的数据来说明所提出的SRM模型。预测结果表明该模型是准确的，并且增加的驱动程序行为功能将改善模型的性能。最后，为可视化目的而生成风险热图。当局可以使用动态热图来指定安全的走廊，并调度执法部门以及驱动程序，以预警和行程计划。

汽车行业在过去几十年中见证了越来越多的发展程度;从制造手动操作车辆到具有高自动化水平的制造车辆。随着近期人工智能（AI）的发展，汽车公司现在雇用BlackBox AI模型来使车辆能够感知其环境，并使人类少或没有输入的驾驶决策。希望能够在商业规模上部署自治车辆（AV），通过社会接受AV成为至关重要的，并且可能在很大程度上取决于其透明度，可信度和遵守法规的程度。通过为AVS行为的解释提供对这些接受要求的遵守对这些验收要求的评估。因此，解释性被视为AVS的重要要求。 AV应该能够解释他们在他们运作的环境中的“见到”。在本文中，我们对可解释的自动驾驶的现有工作体系进行了全面的调查。首先，我们通过突出显示并强调透明度，问责制和信任的重要性来开放一个解释的动机;并审查与AVS相关的现有法规和标准。其次，我们识别并分类了参与发展，使用和监管的不同利益相关者，并引出了AV的解释要求。第三，我们对以前的工作进行了严格的审查，以解释不同的AV操作（即，感知，本地化，规划，控制和系统管理）。最后，我们确定了相关的挑战并提供建议，例如AV可解释性的概念框架。该调查旨在提供对AVS中解释性感兴趣的研究人员所需的基本知识。

Drowsiness on the road is a widespread problem with fatal consequences; thus, a multitude of systems and techniques have been proposed. Among existing methods, Ghoddoosian et al. utilized temporal blinking patterns to detect early signs of drowsiness, but their algorithm was tested only on a powerful desktop computer, which is not practical to apply in a moving vehicle setting. In this paper, we propose an efficient platform to run Ghoddosian's algorithm, detail the performance tests we ran to determine this platform, and explain our threshold optimization logic. After considering the Jetson Nano and Beelink (Mini PC), we concluded that the Mini PC is the most efficient and practical to run our embedded system in a vehicle. To determine this, we ran communication speed tests and evaluated total processing times for inference operations. Based on our experiments, the average total processing time to run the drowsiness detection model was 94.27 ms for Jetson Nano and 22.73 ms for the Beelink (Mini PC). Considering the portability and power efficiency of each device, along with the processing time results, the Beelink (Mini PC) was determined to be most suitable. Also, we propose a threshold optimization algorithm, which determines whether the driver is drowsy or alert based on the trade-off between the sensitivity and specificity of the drowsiness detection model. Our study will serve as a crucial next step for drowsiness detection research and its application in vehicles. Through our experiment, we have determinend a favorable platform that can run drowsiness detection algorithms in real-time and can be used as a foundation to further advance drowsiness detection research. In doing so, we have bridged the gap between an existing embedded system and its actual implementation in vehicles to bring drowsiness technology a step closer to prevalent real-life implementation.

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

在公共道路上大规模的自动车辆部署有可能大大改变当今社会的运输方式。尽管这种追求是在几十年前开始的，但仍有公开挑战可靠地确保此类车辆在开放环境中安全运行。尽管功能安全性是一个完善的概念，但测量车辆行为安全的问题仍然需要研究。客观和计算分析交通冲突的一种方法是开发和利用所谓的关键指标。在与自动驾驶有关的各种应用中，当代方法利用了关键指标的潜力，例如用于评估动态风险或过滤大型数据集以构建方案目录。作为系统地选择适当的批判性指标的先决条件，我们在自动驾驶的背景下广泛回顾了批判性指标，其属性及其应用的现状。基于这篇综述，我们提出了一种适合性分析，作为一种有条不紊的工具，可以由从业者使用。然后，可以利用提出的方法和最新审查的状态来选择涵盖应用程序要求的合理的测量工具，如分析的示例性执行所证明。最终，高效，有效且可靠的衡量自动化车辆安全性能是证明其可信赖性的关键要求。