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75岁的曹德旺这几年在计划一件事——出资100亿元，设立一所新大学。
他主动向福建省委省政府提出办学这事，领导们都很支持，也召开了好几次会议，就专门讨论怎么办学的事情。
曹德旺是福耀玻璃的董事长，他深刻感受着目前中国制造业人才困境的切肤之痛。
制造业企业高级管理人才断档、培养制造业人才的学科与产业需求脱节、德国教育模式的启发......都是促使曹德旺下决心一定要办好这所大学的原因。
在他看来，当下国内大学培养人才的模式偏标准化，且存在重虚拟经济、轻实体经济的倾向，同时一些培养制造业人才的学科跟不上市场需求和产业发展要求，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。
就像一个缩影，自动驾驶赛道也处于类似境地。
作为 汽车 产业转型的核心要素之一，自动驾驶创业热潮起起伏伏已持续多年，全球众多车企、 科技 公司和初创公司都在下场追捧，饥渴的投资者们就像嗅到血腥味的鲨鱼，攘往熙来。
然而，这个行业一直以来都面临着如何招到合适人才的老大难问题。
一个典型的场景是，当企业终于找到合适的算法工程师时，却发现这位候选人手里拿着七八张offer，一家比一家工资高。
缺口最大的算法类岗位，更是浮躁到了令人害怕的程度，“你出钱高，我就会比你出得更高。候选人也是，今年要30万，明年要60万，后年就会要90万、120万”。为了留住合适的候选人，猎头们想尽了招数，甚至接起了“代管宠物”的业务。
现状也令不少企业感到头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士表示， 因国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心，以相对更低的成本在美国招揽自动驾驶研发人才 。
如果仔细观察供需情况会发现， 自动驾驶“人才荒”是结构性的，是“质”与“量”的双重缺位 。
一方面，当下自动驾驶行业热闹依旧，不断有圈内高管离职创业、大厂跨界押宝、车企重金转型，研发岗位缺口随之扩大。
据预测，到2025年， 汽车 行业对智能网联 汽车 人才的需求量将达到万人，其中又以智能驾驶领域的人才缺口最大，预计将达到5万人。
另一方面，目前业界所需的很多新增岗位此前鲜少有传统车企涉猎，而各大高校对自动驾驶人才的培养又有些滞后。
以一般的自动驾驶感知算法架构师为例，该岗位除了要求候选人熟悉自动驾驶常见系统架构，还要求熟悉深度学习等主流感知技术，同时有参与过车规功能上车量产工作的优先。
自动驾驶行业猎头熊颖仪告诉新智驾，通常的一个自动驾驶L4级的创业公司，团队规模在300-500人，其中研发占70-80%。
“就算法岗而言，大多数公司缺的都是‘具有全栈能力的算法工程师’。会训模型的算法工程师很多，会软件开发的也很多，但是熟练使用C++编程的算法工程师并不多。”
也就是说，从事这类工作的人才，既要有软件开发技能、掌握多种程序设计语言，也要有对 汽车 新旧硬件的充分理解， 其胜任难度和要求均远超从前 。
在智能驾驶行业发展初期，这类人才多只能从公司内部转岗或者跨行业 社会 招聘而来。
但随着行业发展越来越成熟，社招将多集中在行业内的成熟人才，这类成熟人才换工作不影响智能网联 汽车 既有的人才存量，因此未来的智能网联 汽车 的新增人才可能将主要来自于校招。
而这又涉及到另一个问题——校招人才从何而来。
据了解， 高校为自动驾驶行业培养人才方面，助力不多 。
清华大学计算机系教授、人工智能专家邓志东告诉新智驾，目前国内高校主要是通过参加自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕、博研究生为主，本科生、博士后相对较少。
他认为，当下的自动驾驶人才大多来自于计算机系、自动化系、电子系、车辆工程等学科专业，这种人才培养模式无法满足 社会 上普遍存在的自动驾驶用人荒，也不能取得最佳的人才培养效果。
“有必要设立独立的自动驾驶专业，因为培养自动驾驶人才所需的教学大纲、课程体系、师资、教学实习实验设备、产业环境等都与现有专业不同，需要重新组织才能满足专业建设的要求。”
自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵对新智驾直言， 那种旧瓶装新酒、只是改变了专业名称的换门头做法，三、五年后就被市场判断出来了，到时候就是害人害己害 社会 。
这不是杨胜兵的一家之言。
邓志东也同样希望自动驾驶能成为高校中的一门新学科，特别是创设为一门本科专业或成为一级学科。 如果可以，最好就隶属于自动驾驶学院，“因为将其归属于人工智能学院、计算机学院或车辆工程学院，都不完整” 。
事实上，究竟是设立自动驾驶研究中心、实验室，还是单独设立“自动驾驶学院”，这会给高校在重视与投入程度、学科课程体系的构建、师资配备、教材建设和生源等方面，带来很大的不同。
自动驾驶技术的研发主要起源于移动机器人技术的研究与拓展，因此国内外移动机器人的研发强校，同时也是自动驾驶研发与人才培养的策源地。
除了计算机、自动化，自动驾驶技术也与车辆工程等学科专业高度相关。
而作为前沿新兴技术，自动驾驶迄今未有本科专业与一级学科，所以近期高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心，大多挂在不同的学院下，研究的方向和重点也有所不同。
同时目前机械类、电子信息类、自动化类等各专业都有面向智能驾驶领域开设相关课程， 类别繁芜，又容易造成资源重复和浪费，一个高校内重复设立两门相似的专业或课程的情况并不少见 。
比如姚丹亚是清华大学自动化系的教授，他在做课程设计时，曾面向全校研究生开过一门课叫《智能交通概论》，巧合的是，同时期清华大学交通工程专业也开设了这一课程。
最开始也有不少土木、计算机等专业的学生选修姚丹亚的这门课。
但姚丹亚发现，诸如交通工程专业的学生选修他的《智能交通概论》，是希望补足控制、编程方面的知识，但这类知识自动化系的学生其实早有学习，因此他这门课的教学重点是在交通、 汽车 领域，而这方面，交通工程专业的学生又已掌握了不少。
“很难满足不同学生的需求，”姚丹亚指出。
“任何一个学院和学科，都不能满足无人车这种跨学科领域研究项目的人才需求，” 北京联合大学副校长、智能车国家重大计划项目负责人鲍泓也曾在接受媒体采访时表示，光由自动化学院研究机器人只能侧重自动控制，机电学院只会研究机器人关节和机械装置，而这些都只是智能车研究中很小的一部分。
因此， 在智能驾驶人才培养方面，将各相关专业融合教学成了趋势之一 。
在这方面，国内早有高校尝试，只是并不以“自动驾驶学院”的名目单独创立。
比如在2016年，北京联合大学就在全国成立了首个机器人学院，由院士李德毅担任院长，而无人车属于轮式机器人，成为专业的重点研究方向。
但如果现在要想将自动驾驶设立为一门独立的本科专业，抑或设为一级学科，其实都面临着师资、课程培训体系搭建、产业环境需求等一系列问题。
深蓝学院的教研负责人赵松就对新智驾表示，自动驾驶作为一个综合性的学科， 高校目前并没有足够的师资来支撑自动驾驶成为一门独立的专业 。
“比如现在有不少学校都设立了AI专业，但结果还是因为缺乏师资，形成不了系统化的培养体系。”
赵松认为，自动驾驶更偏工程化，高校师资如果没有在这个行业的工作精力，培养出来的学生依然满足不了企业需求。
除此之外，开设一门新独立学科或一级学科，通常需要国家层面的教育主管部门进行顶层设计，其前提是必须从“四个面向”的高度说明，中国大规模自动驾驶人才的培养不仅意义重大深远，而且行业对人才有着持续性的市场需求，这使得实际操作起来环节很多，过程十分复杂。
不过为了培养复合型人才，在2021年初，教育部新增了国内的第14个学科门类——交叉学科，下设“集成电路科学与工程”、“国家安全学”一级学科，经过申请备案，也有不少高校被允许自设二级学科和交叉学科。
随之而来的问题则是，“ 自动驾驶”学科究竟该隶属什么学院，由谁来主导成立 。
在《无人驾驶 汽车 概论》一书中，北京理工大学的陈慧岩等教授提出了一个重要概念，即智能 汽车 的一体化设计。
陈慧岩等人认为，作为先进 科技 集成，智能 汽车 同样要面对传统 汽车 的美学造型设计、整车结构设计问题，产品既要美观、实用，还要能满足商业化成本控制需求。因此，从内部软硬件控制系统到外部车身设计，都需要进行一体化考虑。
在邓志东看来，未来的自动驾驶车辆正向设计，虽然仍离不了信息化 汽车 平台的支撑，但由计算机专业的思维来主导，或更有利于自动驾驶技术与产业的发展。
目前对自动辅助驾驶和自动驾驶的研发，大多是利用新能源 汽车 或电动 汽车 全线控平台进行构建，同时传统燃油车与电动 汽车 均有高度市场化的产业支撑。
因此相对来说，环境感知、自主定位定姿、行为预测、决策、规划与控制，则是自动驾驶落地应用与大规模商业化进程中必须着力突破的焦点和难点。
邓志东从这个角度来分析， 认为人工智能与计算机视觉才是自动驾驶人才培养体系的核心和重点，应该也必须主要由它们来主导自动驾驶的教学体系设计与人才培养。
元戎启行副总裁刘轩则认为，和自动驾驶最接近的专业，应该是机器人专业，所以应该以设计机器人的思路去主导设计无人车，“目前国际上做得比较好的公司里的CTO或创始人们，基本都是机器人相关背景出身的”。
而考虑到由此产生的各个学院的话语权争夺问题，姚丹亚则直接否定，称 “（设立独立的自动驾驶学科）这事搞不成” 。
除此之外，刘轩还表示，除非高校的课程能与业界保持与时俱进，否则专门开设一门自动驾驶学科的课程设置难度会非常大。
一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而高校只能用有限的开源数据，因此相比于业界，高校在理解自动驾驶技术方面就困难得多。
另一方面，业内也有很多前沿的技术并未公开披露或者发表为论文，知识产权掌握在私企中，企业愿不愿意拿出来分享、谁来教课，也是一个很大的问题。
事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面搭建一门完整的独立学科，往往需要至少5-10年的周期。
远水难解近渴。
因此在目前企业内部的人才培养模式上，其实不少企业已经“被逼着”先形成了 “专项培训”、“老带新”，以及“在岗学习”三位一体的组合，效果初现。
刘轩告诉新智驾，对于计算机专业以及对自动驾驶涉猎不深的应届生，通过“老带新”和“以战代练”的方式，基本上入职半年就可以做出不错的项目成果。
因此在他看来，在校期间，这些学生专门去学自动驾驶课程的必要性不大，因为业内自动驾驶技术迭代非常快，“在学校学的，毕业后可能就用不上了，校内学生最好还是培养基础能力，比如机器学习算法、写代码能力、软件工程能力”。
L4级自动驾驶公司酷哇的HDR张树丽则表示，与其设立单独的自动驾驶学科，高校更应该多增加和企业的合作，培养学生的实践落地能力，“以战代练，是培养人的很好方式，酷哇比较崇尚”。
国内高校对无人车的研究其实很早。
和很多前沿技术一样，国内开始对无人驾驶车辆的研究也是起于军事需求。
“八五”期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人“的项目，联合研制出了国内第一辆具有自主识别功能的ATB一1无人驾驶车辆。
随后，国内高校开始零星以课题组的形式对无人驾驶技术进行研究， 目前国内“科班”出身的自动驾驶人才，也大多由这些研究型大学产出 。
比如中国工程院院士郑南宁在2001年末，就在西安交大组建了无人驾驶智能 汽车 课题组。
2002年，课题组的无人驾驶车“思源1号”正式诞生，2005年，课题组则开始试图让“思源1号”进行一次从西安到敦煌的长途无人驾驶之旅。
当时“思源1号”的长途之旅走得磕磕绊绊，大多数时候仍依赖人工驾驶，而彼时国内研究无人车领域的人确实是少之又少，只能说是初步在土壤中埋下了种子，远远谈不上自动驾驶人才培养体系。
真正让各高校刮起自动驾驶人才培养旋风的，是国内从2009年开始创办的中国智能车未来挑战赛。（雷峰网已策划了中国智能车未来挑战赛人物报道，点击链接阅读第一篇：《崔迪潇：无人驾驶、摇滚和半个西安人》）
2009年，第一届中国智能车未来挑战赛在西安举行，当时的测试场景相对比较简单，比如要求对交通信号、标志和标线进行识别等。
随着时间的推移，中国智能车未来挑战赛开始引入更真实更复杂的场景，逐渐让车辆在真实的乡村和城区道路上行驶，并且陆续增加雾天、信号屏蔽区等测试环境，从感知到规划决策再到控制，对参赛无人驾驶车辆的自主行驶能力要求不断提高。
举办十多年来，各大高校持续参赛，让一批参赛学生对自动驾驶萌生兴趣并走向业界成为中坚力量。
邓志东曾在2016年作为领队，带领清华大学的无人车“睿龙号”参加当时的智能车挑战赛。
他告诉新智驾，参加了智能车挑战赛的学生们，一般是去往百度、阿里、腾讯等巨头公司的比较多，主要从事自动驾驶高级技术岗，薪资水平相当可观，也有少数学生创业，部分初创企业已成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。
邓志东认为， 与仅是以论文发表或是以PPT成果汇报为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能真刀真枪地解决问题，而且相应的技术研发也更加落地，因此培养的人才也更能满足企业的实际需要 。
元戎启行副总裁刘轩也表示，参加类似的智能车挑战赛能够让学生对行业有个基本的概念、产生兴趣，吸引人才进入这个行业。
也正是在2009年前后，国内高校对培养智能驾驶人才的动作频繁起来。
像2009年第一届中国智能车未来挑战赛的冠军湖南大学，就在参赛前夕的2008年7月，由来自计算机通信学院、机械工程与运载学院等学院的50多人，组成了无人驾驶车辆预研项目组。
清华大学的 汽车 安全与节能国家重点实验室，则是在2011年，开始将研究方向转向智能网联 汽车 与自动驾驶。
除此之外，还有各类名目不一的机器人实验中心、国内外高校、企业联合成立的无人驾驶研究中心、创新中心，都在这期间如雨后春笋般出现。
同时，近几年，随着发展智能网联产业上升到国家战略高度，高校、职业院校们也开始增设相关专业或者学院，比如清华大学的车辆与运载学院、北航交通学院的自动驾驶班、合肥工业大学的智能车辆工程专业等等。
不过，目前高校对智能驾驶人才的培养， 却是起个大早却赶了晚集，时至今日不管是“质”还是“量”都仍不能满足业界当下的需求 。
以中国智能车未来挑战赛为例，尽管它确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术和培养了人才，但随着越来越多的公司进行自动驾驶技术的商业化落地，对他们而言，候选人的参赛经验，在面试时，这时只能算是锦上添花的加分项。
企业也开始更谨慎地通过类似的赛事去考察对方的能力。
同时，自动驾驶技术步入落地阶段，曾经众多参赛选手自立门户一举创业的景象也已渐渐远去。
清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚就认为，各种 汽车 挑战赛，多是起到激发学生兴趣的作用，“但对学生从事这个职业有多大作用，不太确定”。
再看当下各类的高校无人驾驶实验室或者研究中心，除了规模小无法满足行业需求外，也另有局限。
姚丹亚表示，高校实验室或者和企业合作的实验室目的各不同：
赵爽今年刚硕士毕业，进入了一家新能源 汽车 公司任ADAS算法工程师。
在他看来，由于论文导向，高校里的同学大多是在做推公式、调参的活儿，和企业做真实项目的需求脱节。
“企业做项目需要把所有的缺点都克服，不一定要用最好的设备，关键是要可靠和效率高，但发论文只需要抓住N次实验中的最好数据，为了论文的创新点，也会使用一些高端昂贵的设备。”
确实，在自动驾驶的研发过程中，企业更加注重于短期的落地实践与商业化应用，而高校则擅长较长远的前沿与关键核心技术的攻克。
邓志东认为，培养与产出高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，这可为合作企业所用。
因此，企业和高校之间，非常有必要合作成立自动驾驶实验室或者研究中心。
然而目前真正成功的合作案例不多。
究其原因，一方面是两者的评价体系与机制迥异，二是双方的特长不同，合作中需要扬长避短。
例如，由于高校研发团队通常很小，学生管理较自由，执行力与效率不如企业，因此企业并不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程性很强的开发任务。
另外考虑到核心技术的突破具有一定的失败风险，因此校企合作中也要有一定的宽容度。
而当下新增的专业比如智能车辆工程等，其实也存在着供需错配的问题。
像近年专面向智能网联 汽车 技术而全新开设的智能车辆工程专业，其课程体系仍然以机械类课程为主，对智能网联 汽车 技术的总体匹配程度相对不高。
此类专业对学生的培养方向，与其说是智能化，不如说更多是电动化，学生也多在 汽车 及零配件、机械/设备/重工、交通/运输/物流等领域就业。
而除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，在培养产业应用型人才方面，研究型大学、应用型大学和技能型大学等不同种类院校能做的事其实并不少，比如参考德国的二元制教育、借鉴硅谷的“创业孵化器”“产学研培养”等模式， 探索 空间极大。
当然，现阶段为行业培养人才的事，应该仍靠校外做主力。
但在参加一些校外培训机构的课程时，L4级自动驾驶公司AutoX发言人提醒新智驾，如果候选人参与过一些比较复杂的项目，那么类似的校外培训经验有用。
不过如果只是参与了简单的落地项目，这种项目经验反而会导致候选人的技术积累比同龄人更慢更浅，求职过程中会比较困难。
“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶一个领域的困境，而是已经成为整个制造业转型的桎梏。
如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又再一次站在了 历史 的十字路口，除了资本、资源，人力资本也必须开始向新供给集中，新需求才可能被创造，从而挤压老产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。
教育政策，也必须回到 社会 需求与 社会 现实中，才会有不断焕新的生命力。
参考资料：
《无人驾驶 汽车 概论》，作者：陈慧岩、熊光明、龚建伟，出版社：北京理工大学
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从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用 。
从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。
因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。
在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如:语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大 。
百万购车补贴
感谢吴甘沙老师的分享！ 从七个角度描述了一个企业在战略定位中需要思考的问题！ 我来总结下，七个角度分别是： 1.先商业化落地Vs攻钻技术难点 2.与已有行业布局，主场正面战斗Vs农村包围城市 3.努力打通摸顺每一个商业环节 4.单点突破Vs全线推进 5.抓住用户真痛点，穿透用户伪需求 6.如何利用后发优势，在已有商业模式中寻求创新 7.打造护城河，从价值链的每个环节思考真正可以成为壁垒的是什么 受益匪浅！ 里面有诸多关键更适合负责复杂的生产制造产业，我关注的更多是消费及社交互联网行业，故就重点挑两点讨论：第5点，第6点。 今天想讨论的是共享模式的出路。 随着AirB&B，以及Uber吹起了共享风，共享模式就为多个行业和领域所应用。共享衣服成为了其中亮眼的方向之一 共享服装，首饰，主要抓住的客户痛点就是：女性的衣柜里总是少一件衣服！买买买，买了不穿，好看的衣服只能穿一季，这类的用户痛点已困扰女性很久，他们想做的就是通过共享，将女性的衣柜由独立大仓库变成可流动的公共仓！解决大家对衣服的喜新厌旧问题，也解决有时候用户去参加特殊场合没有好衣服穿的问题！ 里面有诸多关键更适合负责复杂的生产制造产业，我关注的更多是消费及社交互联网行业，故就重点挑两点讨论：第5点，第6点。 今天想讨论的是共享服饰的商业模式。 随着AirB&B，以及Uber吹起了共享风，共享模式就为多个行业和领域所应用。共享衣服成为了其中亮眼的方向之一 共享服装，首饰，主要抓住的客户痛点就是：女性的衣柜里总是少一件衣服！买买买，买了不穿，好看的衣服只能穿一季，这类的用户痛点已困扰女性很久，他们想做的就是通过共享，将女性的衣柜由独立大仓库变成可流动的公共仓！解决大家对衣服的喜新厌旧问题，也解决有时候用户去参加特殊场合没有好衣服穿的问题！ 他们要做的主要就是收购屯里一堆好衣服，然后通过线上现实服装，用户在线提租赁要求，线下配送 这个模式说起来是共享，但其实本质是租赁，欧美早有类似的先例。但为什么这个模式仍旧能够做起来呢？主要就是创业公司通过互联网工具，大大提升了信息传递的速度。用户更高效的获得了更多可供租赁的服装的种类，款式，交易匹配度大大提升！由于物流配送的发达，这个模式进一步打破了地域限制，客户不再因为试衣而局限在当地服务，这是线下租赁店无法企及的！另外，由于互联网的信息留存，租赁方也可以通过用户每次租赁的款式，风格，颜色，价位等，对用户的品味进行定位和画像，做主动推荐，这样的数据分析，线下店人工可以做到几个，几十个，几百个，但是没有可能同时做到几千个几万个用户数据分析！几乎又是另一个层面的碾压。于是，这个服饰共享，就踩着前人的肩膀，大摇大摆的走到了风口！ 另外一点呢，其实这种衣服共享也有很多理想化的成分。 比如说，他们试图让女性的衣柜流动起来，但是两个最大的问题需要面对：1.衣物的卫生消毒问题；2.女性的占有欲 卫生消毒问题是共享产品都需要面对的普遍问题，但是对于贴身的衣物，这个问题更为严重！另外，人类其实有很强占有欲，而好的衣物自然是供少求多！如果喜欢的衣服，首饰被别人租掉了怎么办？尤其是春节，圣诞是年会，聚会高峰期，会有需求高潮爆发！ 这里就发现了另一个问题，让衣柜流通起来不是用户的痛点，至少目前不是最痛的点，用户真正的痛点是在特定场合找不到适合的衣服！这才是最痛，并且用户愿意为之买单的！ 于是衣二三等平台，开放了租赁的服饰可供销售的模式，佩戴合适的首饰，穿的美美的衣服，可以直接被用户买下！据说，这类的服装销售成为了支撑公司业绩的主要来源！！ 虽然出发点并不是为了"租转售"，但是走上了这条路无可厚非，因为商业模式设立的目的就是为了服务用户和赚钱，不是么？ 这类项目后续的发展，我想应该就是从服饰出发，继续深挖用户对美的需求！再次强调，流通不是目的，让用户看到最美的自己，这才是切切实实的，用户会为之买单的关键点！
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 () 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
“随着汽车电子技术的飞速发展，汽车智能化技术正在逐步得到应用。汽车智能化技术使汽车的操纵越来越简单,动力性和经济性越来越高，行驶安全性越来越好，这是未来汽车发展的趋势。目前正逐步应用于汽车的智能控制技术主要有以下几种 ：”车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。智能速度控制系统 汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工作时，需首先设定限制速度。例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。智能速度控制系统为智能化交通奠定了基础。例如在高速公路上设置限速无线信号发射系统，交通管理部门就可以根据气候条件和路面情况及时调整限制车速，让道路更加安全畅通。智能轮胎汽车智能轮胎的功能是在汽车正常行驶时，当温度过高或轮胎气压太低时，及时向驾驶员发出警报，以防止发生事故 ；或使轮胎在不同行驶条件下保持最佳运行状况，提高安全系数。智能轮胎一般都是通过在外胎内嵌入特殊的带有计算机芯片的传感器而获得智能的。传感器由车内的收发器控制，收发器利用无线电天线将无线电讯号发射至传感器芯片，传感器芯片再将承载着温度和压力数据的电子信号发射至车内的收发器，收发器接收到该信号后便可取得温度和压力等数据，若出现异常情况能及时报警。更为先进的智能轮胎还能感知光滑的冰面，探测出结冰路面后而使轮胎自动变软，增大轮胎与路面的附着力；在探测出路面潮湿后，甚至还能自动改变轮胎的花纹，以防打滑。智能玻璃智能化汽车玻璃有许多种类 ：包括防光防雨玻璃、电热融雪玻璃、影像显示玻璃、防碎裂安全玻璃、调光玻璃，以及光电遮阳顶篷玻璃等。防光防雨玻璃采用新材料及新表面处理方法制造，雨水落到玻璃上会很快流走且不留水珠，无需刮水器刮水。玻璃内表面反射性低，仪表板及其它饰物不会反射到风挡玻璃上，驾驶员视线不受干扰。具有影像显示功能的玻璃，是在风挡玻璃上的某一部分涂上透明反射膜，在膜片上可根据需要显示从投影仪传来的仪表板上的图像和数据，便于驾驶员观察，驾驶员在行车时勿需低头察看仪表。影像显示智能玻璃如果与红外线影像显示系统配合，可使驾驶员在雾天看清前方2km左右的物体。光电遮阳顶篷玻璃则是在轿车行驶或停车时，能自动吸收、积聚、利用太阳能来驱动车内风扇，还可对轿车蓄电池进行连续补充充电。智能安全气囊汽车智能安全气囊是在普通安全气囊的基础上增加某些传感器，并改进安全气囊电子控制单元的程序实现。增加的乘员质量传感器能感知座位上的乘员是大人还是儿童；红外线传感器能探测出座椅上是人还是物体；超声波传感器能探明乘员的存在和位置等。安全气囊电子控制单元则能根据乘员的身高、体重、所处的位置、是否系安全带以及汽车碰撞速度及碰撞程度等，及时调整气囊的膨胀时机、膨胀方向、膨胀速度及膨胀程度，以便安全气囊对乘客提供最合理和最有效的保护。--------------------------------------------------------------------汽车制造商心目中的未来汽车将是一种能自动驾驶的汽车，它能指导驾驶者避开交通拥挤路段和出事地段，同时提供丰富的网上住处和娱乐。美国加州国际汽车经济研究所的调查报告指出，下一个汽车销售阶段将从智能化汽车开始。智能化汽车应拥有以下主要功能。夜视功能：这种技术源于军用装备，20世纪80年代中期出现，至少已有10年以上的实际应用历史。车上装有一个红外线摄像机，可帮助驾驶员看清在车前灯光线照射范围外的物体，该装置以汽车、动物、行人所发出的热量为电脑识别的信号。音控技术：可以让驾驶员对汽车发出语音指令，控制车内的收音机、电话和车内温度。声控技术将成为接入网络和其他各种自动服务的关键。卫星电话系统：驾驶员按一个键，就可以同他人通话。这一系统主要用于紧急救援服务。它与现在的导航系统的差别是，可以通过一个车内手机连接到达4小时报务中心，由于有全球定位系统的辅助，接线员知道你目前所处的确切位置。据统计，该系统将成为汽车的标准设备。可高速踏板：驾车者可根据自己的身高和最合适的坐姿来高速脚控踏板。福特汽车公司今年已经开始在几种车型中提供可高速踏板。车上网络系统：截至今年4月，至少有6家汽车制造商向市场提供可在车上上网的配套装置。通用公司已经在车上试用其Onstar系统，只要按一个键，说一声Onstar(启动)，系统便将一个手机拨号连接到服务器上。然后你可以用语音指令要求播放天气预报、新闻、体育和交通状况，或者发电子邮件。更令驾驶员高兴的是，由于网络家电的大量普及，你可在车上指示家中的微波炉开始工作，一回到家便可饱餐一顿。自动车门：如果你丢了钥匙，没关系，钥匙也许很快就会过时。梅塞德斯公司正在开发一种电子开锁系统，能够在车主靠近车门的时候，自动辨认对方。车主只要随身携带一张电子装置，将这一系统激活即可，当车主接触把手时，门可以自动开锁。自动导航：当你长途开车和外出旅行时，不必担心方向和路径，预先输入的指令将保证车子按最佳路线行驶。该系统还通过雷达使汽车同前面的车辆保持安全距离，即使是雾天也不会发生追尾事故。这样的系统已经在梅塞德斯和美洲豹车上出现。绿色能源：未来的智能汽车将启用绿色能源。其中，电动汽车将被消费者广泛接受。通用、福特、大众、戴姆勒——克莱斯勒、丰田、本田等汽车制造商都在积极研制可以利用无线电技术充电的小型电动汽车。电能将被转化成特殊的激光束或微波束，通过天线接收，人们不必停车补充能源就可以开车环游世界。
调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. An extended set of Haar?like features for rapid object detection [J]. IEEE ICIP， 2002 (1)： 900?903. [2] 徐卫星，王兰英，李秀娟.一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究[J].计算机与数字工程，2011(11)：141?144. [3] BRADSKI G R. Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [EB/OL]. [2010?12?02]. [4] 张波，鲁新光，邓铁六，等.动态车辆称重物理模型与提高动态称重准确度研究[J].计量学报，2009(5)：426?430. [5] 唐双发.基于OpenCV的车辆视频检测技术研究[D].武汉：华中科技大学，2009. [6] 詹群峰.基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪[D].厦门：厦门大学，2009. [7] 郭旭，张丽杰.运动目标检测视频监控软件的设计与实现[J]. 计算机技术与发展，2010，20(8)：200?207. [8] 周品，李晓东.Matlab数字图像处理[M].北京：清华大学出版社，2012. [9] 陈胜勇，刘盛.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京：科学出版社，2008. [10] 刘瑞祯，于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007. [11] 范伊红，彭海云，张元.基于SVM 的车型识别系统的设计与实现[J].微计算机信息，2007，23(5)：296?297. [12] 李庆忠，陈显华，王立红.一种视频运动目标的检测与识别方法[J].模式识别与人工智能，2006，19(2)：238?243. [13] [美]REINDERS J， 聂雪军. Intel Threading Building Blocks编程指南[M].北京：机械工业出版社，2009. [14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。 关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。 此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽
车检测与维修的毕业论文范文第一部分 摘要：随着电子技术在汽车上的普遍应用，汽车电路图已成为汽车维修人员必备的技术资料。目前，大部分汽车都装备有较多的电子控制装置，其技术含量高，电路复杂，让人难以掌握。正确识读汽车电路图，也需要一定的技巧。电路图是了解汽车上种类电气系统工作时使用的重要资料，了解汽车电路的类型及特点，各车系的电路特点及表达方式，各系统电路图的识读方法、规律与技巧，指导读者如何正确识读、使用电路图有很重要的作用。 汽车电路实行单线制的并联电路，这是从总体上看的，在局部电路仍然有串联、并联与混联电路。全车电路其实都是由各种电路叠加而成的，每种电路都可以独立分列出来，化复杂为简单。全车电路按照基本用途可以划分为灯光、信号、仪表、启动、点火、充电、辅助等电路。每条电路有自己的负载导线与控制开关或保险丝盒相连接。
交通 安全 教育 是事故预防和违法处罚的重要 措施 ，有助于我国提高交通安全水平。下面是我为大家整理的交通安全教育论文，供大家参考。
论文关键词：交通安全 少年警校 体验教育
论文摘要：体验是引导学生通过亲自经历和实践活动获得真实感受的过程。开展“少年警校”体验教育活动，不失为开展交通法规宣传教育、提高学生交通安全意识、培养其良好的交通行为习惯的最佳途径。
据国家有关部门调查结果显示，意外伤害已成为青少年儿童的头号杀手，其中车祸等意外伤害已取代过去的传染病和营养不良，成为危害0-14岁未成年人安全的首要原因，而5-14岁的少年儿童的意外死因主要是车祸。面对青少年严重的交通安全问题，进行交通安全教育已刻不容缓。
现代教育理论指出：“学生的思想品德是接受外部影响并经过主体内化过程才形成的。”新课程强调体验性学习，要求学生不仅要用自己的头脑去想，而且要用眼睛看，用耳朵听，用嘴巴说，用手操作，即自己去亲身经历，而且用自己的心灵去感悟。体验正是引导学生通过亲自经历和实践活动获得真实感受的过程。这就需要品德的教学融入学生的生活，让学生自主进行角色定位，在体验中感悟，在感悟中发展道德。
基于上述认识，开展“少年警校”体验教育活动，不失为开展交通法规宣传教育、提高学生交通安全意识、培养其良好的交通行为习惯的最佳途径。依据体验教育主体性、实践性、社会性原则，交通安全教育活动可分以下四步进行：扮演角色—体验感受—化为行动—形成习惯。
一、扮演角色，突出形象性
以往的交通法规的教育，往往局限于书本，教师只注重传授，强求学生对交通知识的记忆。缺乏生活化的设计，缺乏学生参与，往往令学生失去学习的乐趣。而在“少年交通警察学校”里，通过角色扮演，形象性的教育为学生喜闻乐见。
每年开学，我们将进入四年级的队员编入少年警校，让他们身着统一的交警制服，举行隆重的少年警校开学典礼。由交警大队的领导向学员授旗，老学员代表汇报和展示一年来警校学习的成果，新学员在警校教官的带领下宣读自觉遵守交通法规的誓言。我们还制作了警校的校旗、创作了警校校歌。在阶段性成果展示汇报时，像模像样地举行检阅式、授衔仪式，不断增强角色意识。同时，我们还开辟了交通安全宣传栏，每班 黑板报 增加了交通安全宣传角，校内主要通道上设置了交通标志，营造了宣传、学习 交通 安全知识 的浓厚氛围。
二、体验感受，强化生动性
新课程的理念告诉我们，对于形象思维处于主导地位的少年儿童来说，对他们的教育尤其需要积极的内心体验。积极的内心体验可以使他们获得的思想情感刻骨铭心，可以加速儿童的社会化进程，使他们早日成为社会的有用人才。
在小交警学校里，一方面采用“请进来”的 方法 ，邀请警校教官定期到校给上交通安全课，帮助大家系统学习交通知识，掌握交通指挥手势，更主要采取“走出去”的方法，带领大家出校门，走上街头、走进警营，通过三种途径引导儿童体验。
1.实地观察。交警叔叔带领儿童走上街头，认识交通标志、信号、设施，并理解含义。特别是禁行标志、信号，让儿童知道其不可违抗的意义。将课堂搬到马路上，简单枯燥的文字变成生动可感的实物，很容易就调动了学生积极的内心体验。
2.参观访问。从《马路悲剧图片展》《关爱生命安全出行》录像片中，学生感受到遵守交通法规是何等重要;“一日警营生活”，学生感受到城市道路交通状况和“畅通工程”实施的重要意义。在采访中，交警从交通事故中选取与儿童生活实际相接近的典型案例，剖析原因 总结 教训，让儿童深切感受注意交通安全至关重要。
3.调查统计。组织学生运用所学的统计知识，对学校附近交通状况进行调查，统计不同时段车流量、人流量的情况，了解事故发生的状况及造成的损失。透过一串串数字，学生不仅感受到社会经济的发展，人民生活水平的提高，更感受到交通的压力也在不断增大，交通管理的紧迫性、重要性日益突出;还使孩子们从身边活生生的事实中体会到“一失足成千古恨”的道理。行动之前先心动往往会起到良好的效果。 三、化为行动，立足主体性
陶行知先生认为，幼年人不是孤立的，他是环境当中的一个人，学校的教育任务就在于把学校与社会、教育与生活密切地联系起来。学生在课堂上有了正确的道德认识和道德情感，还需要通过各种活动加以巩固，深化，形成良好的行为习惯。自觉将内心感受外化为积极行动是体验感受的最终目的。在警校活动中，我们注意以人为本，将少先队员视为交通活动的主体，通过引导他们参与各种交通管理，培养他们良好的交通行为。
1.配合导护老师值日。校园与川流不息的交通要道相比安全得多，但“准交通”的行为也是客观存在的。快速奔跑的现象不加制止、堵塞要道的情况不予疏导也会发生事故，让队员们轮流参与校园“准交通”的管理，既提高了学校常规管理的成效，对培养儿童良好的交通行为也大有裨益。
2.模拟交警站岗。在上学、放学的时候，值日的队员们身着警服，英姿飒爽，担当小交警，在校门口站岗。在他们的指挥和管理下，校门口交通秩序井然。
3.协助交警在路口值勤。为了实现交通安全教育由校内向社会延伸和拓展，每周利用一节 社会实践 课，小交警们上街，向路人宣传交通法规，协助交警纠正违章;为了使路口的车辆畅通无阻，始终用标准的手势指挥交通，手臂发酸发麻也咬牙坚持;为了让超线的车辆退到停车线后，解释工作做了一遍又一遍……一节社会实践课下来，尽管学生们很累，但看到自己的努力换来了道路的通畅，“小交警”的使命感和自豪感油然而生。在自主教育、自我管理中，他们实践交通法规的责任感和自觉性不断增强。
四、形成习惯，注重持久性
习惯的形成有赖于行动的坚持不懈。为使少年儿童将交通安全行动转化为日常的行为习惯，必须加强学校、家庭、社会的综合管理。从学校到家庭到社会都应该重视交通安全教育，做到制度严格，责任到人，措施落实，经常检查，让“高高兴兴上学，平平安安回家”的 口号 深入到每个学生和家长的心里，落实到每个学生和家长的行动中。学校给每位队员发放了一张《交通行为联系卡》，要求他们随身携带。教师、交警、导护老师、小交警对他们在学校及道路上交通“违章”行为及时记载，每周检查评比一次。对自觉遵守交通法规的队员进行表扬，并与文明队员、三好学生的评选结合起来，使他们在鼓舞和激励中不断进步。我们还将养成良好的交通行为习惯分为低、中、高三个层次，与此对应三个等级的警衔，定期对警校学员进行自评、互评，以确定各自的警衔，并举行授衔仪式。这种趣味性的评价更促进了学生良好习惯的养成。
事实证明，体验是最真实、最感性的一种内心的感受。体验，能内化学生的道德认识，培养学生的道德意志，从而引发道德行为，使知、情、意、行在品德形成过程中成为和谐的整体，促进学生的发展。由于在少年警校建设中突出体验教育，学生实践交通法规的自觉性普遍增强。我校虽处繁华的大路边，多年来未发生一起交通事故。少年警校获江苏省首批“先进少年军校”称号。
参考文献：
[1]高峡.活动课程的理论与实践.上海科技教育出版社， 2000.
[2]李伯黍.道德发展与德育模式.华东师范大学出版社， 1999
【摘要】 随着我国高速公路的不断建设，机动车保有量的持续增加，交通事故呈上升趋势，开展高速公路的安全管理研究也日益重要。笔者对高速公路安全管理系统进行了研究，重点讨论了影响高速公路交通安全的因素，如人、车、路、管理等因素，并针对这些因素，对高速公路安全管理提出了一些建议。
【关键词】高速公路;安全管理
我国的高速公路建设是从20世纪八十年代开始的，1997年以后，我国进入了高速公路大发展时期。截止到2001年底，我国已建成19000公里高速公路，总里程数居世界第二位。随着高速公路的不断建成和投入运营，如何管好、用好高速公路成为十分迫切的问题，于是高速公路管理研究应运而生了，其主要内容之一就是高速公路安全管理。由于缺乏 经验 ，各地将普通公路的交通管理模式照搬到高速公路的管理上，但高速公路的交通模式大大不同于普通公路，速度高、交通量大等因素，使高速公路管理出现很多新问题。自1988年我国的第一条高速公路建成通车，交通事故发生起数和死伤人数持续上升，仅1994～1999年6年间共发生交通事故46 500起，造成6374人死亡，17117人受伤，经济损失严重。在公路管理上，新加坡有良好的管理经验，使得其交通事故率一直很低。新加坡交通顺畅通达，井然有序，不仅是依靠严格的交通法规，更重要的是依靠科学的交通管理。新加坡的交通安全设施完善，重视驾驶员素质的培养，重视交通安全宣传教育，倡导行人优先、直行车优先。因此，借鉴国外先进的管理经验，结合我国高速公路的特点，建立适应我国高速公路的安全管理模式，是一个亟待解决的问题。
1?高速公路安全管理的意义
高速公路是全封闭、多车道、具有中央分隔带、全立体交叉、集中管理、控制出入、多种安全服务设施配套齐全的高标准汽车专用公路。高速公路具有行驶速度高，通行能力大等特点，由于高速公路采取了一系列的措施，交通事故大为减少，其事故率只有一般公路的1/3-1/4，但是由于高速公路上车速快，一旦发生事故，其严重性增大，高速公路事故的死亡率是一般公路的两倍。我国高速公路交通事故发生起数和死伤人数较多，这主要是由于我国的高速公路起步不久，驾驶员对高速公路不熟悉、不适应，也和高速公路管理水平落后有关。我国正处于高速公路建设迅猛发展时期，高速公路发生重大事故，其政治影响和经济损失都十分严重，所以，研究高速公路安全管理具有重要意义。高速公路安全管理涉及面广，内容很多，主要包括交通安全教育：即充分利用各种宣传媒体，普及交通安全的常识和高速公路的使用知识，这是预防交通事故的有效措施;法规建设：使得高速公路交通安全能够做到“有法可依，有法必依”，这就需要不断完善交通法规，并在执法中严格要求，使违章、违法人员得到应有的惩罚，从中吸取教训，以免发生更大的事故;车辆建设：对车辆进行注册登记并定期检查，核发牌照及行车执照;驾驶员管理：核发及审验机动车驾驶证;道路及其安全设施的验收与管理：当道路竣工之后对道路进行验收，对安全设施进行维护和管理，制止和处理各种侵占、破坏公路、公路用地及公路设施的行为，以消除安全隐患;维护高速公路安全秩序，包括纠正交通违章，处理交通事故，道路治安管理，交通污染管理。
2?高速公路安全管理的内容
高速公路交通安全是一个由人、车、路、管理组成的系统问题，这4个因素相互协调、相互作用，任何因素出现问题，都将影响到交通安全。其中人的因素至关重要，高速公路上的事故由人为因素引起的占95%。汽车在行驶过程中的制动性能、转向操纵性能等对交通安全也有很大影响。高速公路本身的构造、安全设施也是影响交通安全的因素。交通管理，对保障高速公路交通安全具有重要作用。笔者将从以下4个方面进行讨论：
①人的因素。由于高速公路全封闭、全立交，路况良好，所以驾驶员在行驶过程中不需采用很多措施，这样导致驾驶员警惕性下降，一旦遇到问题，反应不及时，就容易发生交通事故。导致交通事故发生的原因主要是驾驶员缺少高速公路行驶经验，缺乏高速公路交通常识，驾驶员长时间疲劳驾驶，以及驾驶员的交通安全法规意识薄弱，例如：无证驾驶、酒后开车、超速行驶、违章超车及违章装载、车辆间距过近等。在雨雾天气及路面结冰或雨后积水时，更容易发生交通事故。此外，乘车人在高速公路上随意上下车以及擅自在高速公路上穿行都是引发交通事故的原因。 ②车的因素。在高速公路上行驶的汽车车速高，所以要求车况良好，发动机、轮胎、制动系统都应该在行驶前进行维护和检查。轮胎爆裂是我国高速公路发生交通事故的最普遍原因之一，因此而引起方向失控的情况十分严重，占车辆引起交通事故的19%，其他的原因包括发动机故障、发动机过热、电气故障、燃料用尽等。车辆在高速公路上行驶时，要注意规定车速，还要注意应与其他车辆保持一定距离，车速过高或过低都是十分危险的，要注意行车道的占用，还需注意载物的规定，不要超载，不要偏载而造成离心力过大而发生交通事故。
③路的因素。路的因素主要指高速公路的线形设计和道路结构。其中线形设计与交通事故关系较大，如道路的曲率半径过小、直线距离过长、视距过小、纵坡过大，平纵线形不协调等。此外，路面的强度稳定性、平整度和抗滑性也是影响高速公路安全行驶的原因。由于高速公路车速高的特点，路面上的一个小石粒或路面结构小的破损都可能导致大的交通事故，故高速公路的保养也非常重要。
④ 管理的因素。高速公路管理，在我国还没有统一的模式，由于“一路两制”即公安部门和交通部门职责不清，使得管理出现问题。此外，管理的硬件设施落后，科学化管理水平低，也是影响高速公路安全的因素。高速公路安全管理部门应对高速公路提供有效的管理，为人民提供安全、舒适、通畅、迅捷的行车环境，从而减少交通事故，保证通行安全。
3?高速公路安全管理的措施
①、应对驾驶员加强教育和管理，提高驾驶员的素质，针对高速公路的行驶特点，对驾驶员进行安全教育，让驾驶员懂得高速公路行驶中的注意事项。对违章的驾驶员进行教育处理，使之从中吸取教训。驾驶员在行驶前应注意制定合理的行车计划，不要疲劳驾驶，不要超速行驶，对车辆要进行必要的检查，应按要求使用安全带。此外，要加强对全社会的安全法规教育，使人们了解高速公路与一般公路的区别，加强高速公路安全附属设施的管理及维护，从而杜绝乘车人在高速公路上随意上下车及行人穿越高速公路现象的发生。
②保持良好的车况，严禁超速行驶，注意保持车距，严禁超载。对超速、超载的车辆进行必要的处罚，并结合安全教育，使其认识到问题的严重性和危害性。
③我国的高速公路设计是以汽车的计算行驶速度来决定线形标准的，但是在高速公路上，许多汽车都是以大于计算行驶速度的速度行驶的，所以，笔者认为公路的设计应以一个大于计算行驶速度的速度为标准来计算各种线形指标，这样做，虽然工程造价提高了，但交通事故却会下降，那么社会效益还是比较好的，而且随着汽车工业的不断发展，这样也适应汽车性能不断提高的要求。此外，在道路设计时，选用合适的线形标准，注意道路的平纵线形配合，道路的路面设计及施工应符合国家规范要求，且在道路投入运营后，注意养护与维修，在线形不好的事故多发地带要设立醒目的标志提醒驾驶员注意。
④我国现阶段只是进行了大规模的道路建设，落后的交通管理系统制约了高速公路的使用效果，应研究智能运输系统，将先进的检测、通信、计算机技术综合应用于道路交通运输系统中，使车辆和道路的功能智能化，提高运输效率、保障交通安全、改善行车安全、减少行车污染。
笔者针对高速公路安全管理，提出一些粗浅看法。如何提高高速公路管理的科学化，协调好人、车、路及管理部门的关系，建立一套符合中国交通实际的管理体系，为人民群众提供更安全的公路交通，是安全管理科学中的一个重要课题，值得深入研究和探讨。参考文献
[1]刘志强.道路交通安全研究方法.中国安全科学学报，2000，10(6)
[2]郗恩崇.高速公路管理学.北京：人民交通出版社，
[3]朱中，袁 诚.高速公路安全行车指南.成都：西南交通大学出版社，
【摘 要】随着社会的发展致使车辆的增多，交通安全伤害正日趋加重。因此，幼儿的安全一直以来都是幼儿园一项非常重要的教学任务，它是进行教育、教学活动的基础。由于幼儿年龄小、好奇心强而又缺乏生活经验，常常会做一些危险的动作、干一些危险的事情，缺乏安全意识，更谈不上交通安全。因此，我们要更加重视幼儿的安全意识教育，提高幼儿的自我保护能力，防患于未然，避免或减少交通安全事故的发送。
【关键词】幼儿教育;交通安全;实践活动
通过近几年发生交通事故受伤或死亡的案例来看，不满12岁骑自行车、横穿马路、不走人行横道、随意穿行、不遵守信号灯、电动车随意调头、不走非机动车道、学生在马路中间玩耍等不文明的交通行为，是造成伤害的主要方面，而学校老师、学生家长监管教育不到位，安全教育意识淡薄是造成学生受伤害的另一方面。其次便是机动车驾驶员遇行人横穿马路不停车避让，争抢超速行驶所致。下面就如何提高幼儿园学生的交通安全意识谈谈几点看法。
一、学生容易发生交通事故的原因
学生容易发生交通事故的原因是多方面的。从主观方面来看，学生活泼好动，交通安全意识差，在马路上嬉笑打闹、你追我赶甚至横穿马路等。从客观方面来看，主要有以下几方面：
首先从学校的地理位置来看，学校多设在道路边上，有的学校设在狭小的胡同，学生上学、放学，接送学生的车辆把窄小的胡同挤得满满的，道路拥挤不堪，有的学生上学、回家要横穿过几条马路，学生的交通安全就成了学校的突出问题。
其次从学校的教育目标看，交通安全在学校的教育目标中只占一个很小的部分，再则，发生交通事故经常在校外，对学校影响不大，学校没有直接事故责任，因此，学校对交通安全教育重视远远不够，教师对学生的交通安全教育没有进行系统传授，造成学生的交通安全知识不全面，交通安全意识不强。
因此，造成学生交通事故频发的主要原因，除机动车驾驶人不遵守交通法规外，学校忽视交通安全，幼儿园学生获得的交通安全知识比较零碎，没有系统化，也是导致交通事故频发的重要原因之一。
二、如何对幼儿进行交通安全教育
根据道路交通安全法律法规，我们在制定教育目标时坚持知识、能力和态度并重的原则，将促进幼儿的认识、情感和行为的发展统一起来。其总目标：一是遵守交通规则，过马路时走人行横道，不乱穿马路;二是不在公路、铁路、铁路口处玩耍和追逐打闹;三是行驶靠路右边行，不违章骑车等。
许多幼儿都知道交通安全与自己的生命有非常重要的关系，乘车时就不会把头和手伸出车窗外，不在停着的车辆前玩耍;并认识了常规交通标志图，懂得走路要走人行道，不在公路上乱跑或踢皮球等;在交通安全认识方面有很大的提高，懂得人车分流、各行其道的简单常识;上楼下楼会自觉靠右行;外出参观活动时，能自觉遵守交通规则，并能初步构建起幼儿园与家庭交通安全教育网络;教师的交通安全法规意识也能得到提高。
三、家园配合，共同提高幼儿遵守交通规则的意识
保持与家长沟通，促使家长认同幼儿园的培养要求和教育策略，尽可能地吸引家长共同参与班级的教育。教师和家长应多沟通，相互学习，做到家园合作，使幼儿遵守交通规则的意识真正得到关注和提高。为此，孩子的父母要时常带孩子进行户外活动，经常与孩子一起玩亲子游戏，让幼儿在安全的环境下进行自由的活动。在平时的日常教学活动中，有目的地渗透一些交通安全常识，提高幼儿自我遵守交通规则的意识和能力。幼儿自我遵守交通规则意识和能力有了提高后，对幼儿健康、顺利的成长，避免外界的伤害，都会起到至关重要的作用。
四、构建“三位一体”的交通安全教育体系
家庭是孩子成长的第一环境，是孩子习惯形成的摇篮，儿童主要生活在家庭中，家庭生活对孩子的影响是非常重要的。陶行知先生也曾经说过：教育的根本意义是生活之变化，生活无时不变，即生活无时不含有教育的意义。社会即是学校，生活即是教育。因此，幼儿交通安全教育需幼儿园、家庭、社区的有机结合，形成“三位一体”的教育模式。幼儿交通安全教育一般是以游戏为主要载体而进行的教育，涉及到许多方面。从教育内容上看，包括交通知识、交通法规、交通安全意识与自我保护能力等;从教育形式来看，需要各种资源的整合，不仅是从幼儿园内获得知识、行为与能力，还需要社会、家庭等方面的积极参与。因此，幼儿园开展交通安全教育必须形成以幼儿园为主、家庭为基础、社会为依托的教育格局，才能把幼儿交通安全教育真正落到实处。
五、开展实践活动，认知得到内化
通过理论与实践相结合，邀请家长、交通警察与幼儿园老师、幼儿共同参与社会实践活动。首先，在幼儿园内布置模拟交通现场，由交警带领指导家长、在模拟现场中演练交通规则。如：从我们的出行该靠哪边走，到过马路怎么走，过红绿灯怎么过，看路上的交通标志代表什么等等，通过模拟现场演练，幼儿和家长对交通规则有了更深刻的理解。然后在交警的指挥下，再到实地现场进行正确的行走等，这正是幼儿及家长将交通规则由认知内化为文明素质的过程。另外在幼儿园环境创设中渗透交通安全教育，将交通安全各种指示标志、警告标志、禁令标志图张贴于幼儿园明显处，便于家长和幼儿一进幼儿园就能看见这些标志。这样日复一日，孩子和家长就将这些标志牢牢记在脑中，对安全出行起到了良好的警示作用，从而能避免许多交通安全事故的发生。
作为祖国的花朵，幼儿的健康成长关系着社会的未来。因此，要不断提高幼儿自我遵守交通规则的意识和能力，加强交通安全教育，使成人和孩子都能树立交通安全意识，掌握交通安全常识，在日常生活中自觉遵守交通规则。但是教育的效果不是永恒的，也要受当时的环境和 其它 因素的影响。因此，对幼儿在活动中自我保护的培养是一项长期、艰巨、复杂的任务，还需要幼儿园、家长、社会的共同努力，才能使这项任务完成得更好。
参考文献：
[1]王宝坤.浅议如何对学生进行交通安全教育?[J].读写算，2013.
[2]许美花.如何开展幼儿交通安全教育[J].现代教育科学・小学教师，2012
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驾驶人视觉特性与道路交通安全 摘要:驾驶员的视觉特性与道路交通安全有直接必然联系,从视力,视野,颜色视觉,明适 应和暗适应, 试看障碍以及夜间视觉等方面详细分析了机动车驾驶人的视觉特性对交通安全 的影响,为汽车设计人员,驾驶员和道路工程的设计人员提供了参考. 关键词:驾驶员,视觉特性,交通安全,心理效应 在驾驶人的感觉系统中,视觉尤为重要.研究表明,驾驶人视觉所获得的信息占全部信息的 80%以上 ,因此,在行车过程中,驾驶人视觉能力的高低直接关系到驾驶人的驾驶行 为,对行车安全起着决定性的作用. 关于驾驶员视觉特性及眼球运动的研究, 在国内外已经取得了不少的成就. 尤其是近些 年, 国外许多著名的大学及研究机构都在这一领域进行了广泛而持续的研究. 研究内容主要 是对驾驶员视觉单一特性(比如驾驶员的注意品质,视知觉,疲劳状态,反应时间等)的研究,对年龄差异造成的视觉特性与道路交通事故的关系上做出分析和判断, 以及对特定道路 交通环境下驾驶员视觉搜索模式和感知行为的研究.通过对国内外研究的学习和掌握,可以发现大部分研究集中在静态视觉特征和虚拟场景条件下的动态视觉特征研究两个方面, 开展 真实交通场景条件下的动态视觉特征研究的较少, 原因是这种研究一方面对仪器的性能要求 很高,在真实交通环境中进行试验容易发生危险,因此研究难度较大. 1 视力与道路交通安全视力是眼睛识别物体微小细部的能力. 驾驶人的视力又分为静视力和动视力. 静视力就 是人在静止状态时的视力.驾驶人员在行驶中所具有的视力称为动视力.在实际的驾驶中, 动视力一般比静视力低 10%～20%左右[1] , 在特殊情况下甚至比静视力低 30%～40% . 有研究 结果表明,在驾驶过程中,随着汽车行驶速度的提高,驾驶员的注视点前移,视野变窄,周 界感减少即视野缺损, 意味着缺损区无法感知交通信息, 视野敏感度下降说明视区感知信息能力降低,极易造成交通事故[2] . 影响动态视觉特性的因素有相对运动速度, 年龄, 目标的颜色和照度, 道路及其环境等. 研究表明, 随着相对运动速度的增加, 人眼的最小可辨视角增大, 动态视觉的感知能力下降. 因此,控制车辆行驶速度,特别是在复杂路段限制车速非常必要.由于动态视觉特征反映的 是所有视觉和眼肌系统的整体组合,年龄因素的影响非常明显.静视力从 46～50 岁开始出 现明显的个体差异, 有显著下降和正常衰退的趋势; 而动视力则从 36～40 岁开始显著下降. 对年龄较大的驾驶人(尤其是职业驾驶员)必须进行合理限制. 目标物的颜色对动态视觉也有 很大影响.在静止状态下,人眼对蓝色最不敏感.但在运动状态,暗视条件下,蓝色目标物 相对其它颜色易被识别;而在明视条件下,蓝色目标物与其它颜色并无显著差异.目标物的 照度对驾驶人的动态视觉也有影响,研究表明,静止视力下 5～10 m 烛光的效果与动态视力 下 125 m 烛光的视觉效果相匹配.通常,照度越强的物体越易被驾驶人的动态视觉所感知. 由于驾驶人在驾驶时所搜集到的信息 80%以上为路面信息,所以路面状态越好,驾驶人的动 态视觉越容易捕捉所需信息. 对于野外公路, 侧向景观单调且重复, 很容易引起 "道路催眠" 现象,使驾驶人产生动态视觉疲劳,影响驾驶安全 . 2 视野与道路交通安全 眼睛观看正前方所能看见的空间范围称为视野. 视野常用角度来表示. 一般有静视野和 动视野之分.当头部和眼球固定不动时,眼睛观看正前方所能看见的空间范围叫静视野.一 般正常人两眼总静视野:垂直方向约为 110°～130°(视水平线上方约 50°～60°,下方约 60°～70°) ,水平方向上约为 180°(两眼内侧视野重叠约 60°,外侧各为 90°) .头部固 定不动, 眼球自由转动所能看见的空间范围叫动视野. 动视野比静视野在水平的左右方向约 各增宽 15°,在垂直方向:视水平线上方约增加 10°,视水平线下动视野与静视野大致相同. 驾驶人的视野与行车速度有密切关系,随着车速的增加,注视点前移,视野变窄,视野 与车速的关系参见表 1. 行车速度越高,驾驶员越注视远方,视野越窄,注意力随之引向景象的中心而置两侧与 不顾,结果形成所谓隧道视.此外,在汽车行驶过程中,靠近路边的景物相对于驾驶员眼睛 的回转角度若大于 72°/s 时,景物在视网膜上就不能清晰的成像,感到模糊不清.所以, 车速越高就越看不清路边近处的景物. 因此, 设计较高行驶速度的道路时 (特别是高速公路) , 要采取封闭式,以禁止行人和非机动车进入车道,避免发生危象.按照这种规律,高速公路 上的交通标志都应设在车道上方. 3 颜色视觉与道路交通安全 交通环境中的许多信号是靠色彩来表达和传递的,如交通信号,交通标志,交通标线及 车辆内部的仪表,灯光等.可以把颜色分为两大类,即非彩色的(如黑,白和各种灰色)及 彩色的(如除黑,白和各种灰色外的一切颜色) .颜色具有色调,明度和饱和度三个基本属 性.对于非彩色人们只能根据明度的差别来辨别;而对于彩色人们可以从色调,明度和饱和 度三个特性辨别. 有一小部分人不能辨别某种颜色或某两种颜色, 对颜色的辨别形成了障碍, 从而影响了驾驶员的行车安全,并极易发生交通事故.
浅谈如何提高汽车驾驶员预防事故的能力随着社会主义现代化建设的迅速发展和人民生活水平的不断提高，汽车的产量、社会对汽车的需求量越来越大。但是，交通事故的伤亡和损失不知给多少个家庭、亲人带来灾难和痛苦，也不知有多少个美满幸福的家庭遭到破坏，丈夫失去妻子，妻子失去丈夫，父母失去儿女，孩子失去父母，造成家破人亡，妻离子散，驾驶员支付巨额赔偿，人财两空，十分凄惨。虽然汽车对人类社会的发展起到了积极作用，但也给人类带来了灾难，车祸成为世界一大公害，有人把汽车说成是：“杀人的凶器、吃人的老虎、流动的棺材。”。现针对黄河基层汽车驾驶员如何提高预防事故能力浅谈一下个人看法，使广大驾驶员能找到主动提高“能力”的方向，在预防事故安全行车方面一定会迅速收到成效。一、做为汽车驾驶员应熟悉和掌握汽车安全行车系统通常我们把“人-路-车”构成的系统称为交通系统。汽车安全行驶系统是交通系统中的一个子系统，它所涉及的因素是汽车驾驶员的自身素质、操作行为和车辆技术状况。在汽车行驶中只有这三个要素相互协调并且与周围环境保持适应状态，才能充分发挥整体功能，达到安全行驶的目的。实际上汽车安全行驶系统也是非常复杂的系统。如：汽车驾驶员自身素质包括思想素质、自身素质、精神状态和心理活动、安全行车知识、驾驶员操纵技术；驾驶员操作行为包括操纵习惯、各种道路条件下的操作方法、各种气候条件下的操纵方法，各种交通条件下的操纵方法；车辆技术状况包括：整车技术性能，发动机总成技术性能，底盘总成技术性能和汽车使用可靠性。这人复杂内的各个因素相互联系、相互影响、相互作用，各因素对于总的系统的重要性尽管并不一致，但在一定条件下会发生转化，在某些场合也有可能成为起决定性作用的因素。在汽车安全系统中要达到安全的目的起决定作用的是“驾驶员行车素质”在驾驶员素质中思想素质，身体素质又是起决定作用的因素，即没有良好的思想素质和必需的身体素质，就不能发挥具有安全行车知识和驾驶技术的作用。如果其它因素都具备只是“精神状态”不佳也会破坏驾驶员安全行车素质，驾驶员素质的决定性是有条件的，如果在行车，并停止其开车则有“素质”引起的可能性就被消除。如果驾驶员素质条件具备，但是在行驶中出现不当的操纵行为或车辆技术状态不佳，也就可能破坏安全行车，此时，起决定作用的就是操纵行为，或车辆故障。二、做为汽车驾驶员要熟悉和掌握“信息处理特性”1、要正确处理信息。 在路途中,驾驶员通过自己的感官收集来自道路、交通等的各种信息，经过分析判断做出各种操作动作，通过汽车各个操纵机构使其做出相应的运动，一次控制的结果如车速与方向往往与希望有偏差，此时汽车的运动情况又做为新的信息反馈给驾驶员、驾驶员将其头脑中的予定值进行比较，判断出误差量再做出修正误差的操纵动作，如此的反馈不断通过多次控制，最终达到安全行驶的目的，如果由于外界干扰或内部的其它原因造成驾驶员对信息判断失误或者汽车控制失调造成行驶状况同予定目标间的误差无法消除时，则将会造成出现事故的可能性，通过上述分析可以看出，从实质上看事故是由于系统内部“失调”或“失误”造成的外界信息的反应错误所致。因此，事故的出现既具有偶然性，也具有必然性，从总体上讲，事故出现的时间、地点和情况都不可能事先预测是偶然发生的，但从每一件事故的起因及发生过程分析都具有其内在的原因，如果能够采取措施消除这些内在的原因则这类事故就可以避免，这就是事故的“必然性”所在。如“雾天行车”时有视线不清的信息，“弯路行车”车速快有离心力作用的信息，“冰雪路面”的有路滑信息，异常交通有需要提高警惕的信息等。包括驾驶员、车辆在内的汽车安全行驶系统如果对这些信息不仅接受，而且通过内部协调后，做出必须的正确反应，或者通过反馈系统修正达到正确反应，就可以避免事故实现安全行车，因此通过系统分析、能从事故发生的本质上认识事故发生的必然性，对于驾驶员都会有积极的意义，可以增长消除事故的信息，抛掉“撞大运”的思想，切实做好安全工作。 在事故中，也有属于在外界的信息不真实或“没有”信息的情况下发生的，往往事到关头什么措施都来不及，这些事例往往成为驾驶员认为“事故难防”的理由，事实如果驾驶员平时能注意学习安全行车知识，行车中除注意危险对象的直接信息外，还能注意交通环境中的间接信息，并相应采取措施，上述情况下仍可避免事故。2、尽量减少和避免信息的“丢失”。因驾驶员接受和处理信息的能力是有限的，当外界处于强烈的视觉干扰或分散注意力的环境中，这种信息未得处理而“丢失”的现象会变得严重起来，由于驾驶员处理信息存在着个人问题的差异，有的属于生理机能原因，有的属于训练程度和经验多少因素，但是处理信息的特性是共同的。如果，从汽车安全行驶系统的不发生事故的条件考虑，则需要保证驾驶员在其所处的驾驶环境中传递信息速率应不超过驾驶员处理信息的能力，即尽量减少和避免信息“丢失”的情况发生是保证整个系统与交通环境保持协调一致的首要条件，为了实现安全行驶，必须注意驾驶处理能力这个特点，采取适当措施，从本质上只有提高驾驶员安全行车的素质，才能提高其处理信息的能力，为安全行车创造条件。三、努力提高驾驶员安全行车素质在汽车安全行车系统分析中，驾驶员安全行车素质做为系统三要素之一，起着决定性作用，因此要提高驾驶员预防事故的能力，就必须采取有效措施、努力提高驾驶员安全行车素质。驾驶员安全行车素质主要包括：思想素质、身体素质、心理素质、安全行车知识和驾驶操作技术。其中对于驾驶员造成肇事的原因归纳如下：技术不佳、酒后驾车、麻痹大意、乱停乱放、通过交叉路口不减速、无牌、无证驾车、转弯速度过快、跟车距离近、夜间行车观察不力、疲劳驾车、车况差、强行超速、超员、超载、超速行驶、对路况估计不足、互不相让、反应迟钝、判断失误、措施不当、惊慌失措等。因此说行车事故主要的原因常常是驾驶员素质、身体素质、技术素质、心理素质共同促成的，事实告诉我们解决行车安全问题关键在于提高驾驶员队伍素质，增强交通法律意识、交通安全意识和交通文明意识。四、提高汽车驾驶员预防事故的措施1、认识和掌握“信息处理特性”，驾驶员无论是在滩区或在路上行驶，他的行动过程首先是收集各种情报、情况予以预测，作出判断，然后才是行动，欲使行动无误，关键在于收集各种情况，在驾驶中自觉不做超出自己能力的驾驶行为。2、驾驶员要努力学习汽车安全行车的各种知识，以适应于交通安全的要求。驾驶员不但要掌握车辆行驶特性，还要熟悉自己车辆性能，随着国家经济建设的发展，道路条件发生了质的变化，汽车的各种特性、车速、马力、车身质量都相应提高，车辆的操纵性、稳定性和制动的方向性及惯性力都需要在思想上重视起来，在安全行车中养成良好的驾驶习惯，做到出车前想一想，看一看，坚持途中检查和回场后保养，掌握安全行车系统知识增强安全行车意识。3、做为一名驾驶员要学习交通安全心理学，注重心理健康,从驾驶员-车辆系统的观点认识事故的实质，正确认识事故出现后的偶然性与必然性和预测行车事故的必要性和可能性关系，为消灭事故增加信心，建立科学的依据。4、严格训练，提高技术水平。正确的驾驶操作是保证安全行车的前提，为此对所训驾驶员进行严格训练，严格要求，在实习期间要增强自我跟车训练实践，掌握车辆运动规律，提高自己独立处理各种情况的能力，避免“职业杀手”的出现。5、道路交通管理部门要加强道路交通管理和加强交通安全教育。国际上普遍认为交通管理的主要手段,一是法规,二是教育,三是工程,这三点并称为交通管理的三大支柱,对此道路交通管理部门要通过这些手段协调交通活动中的人、车辆、道路、环境四者关系保障交通安全畅通,适应新形式发展。
aaai论文属于世界顶级会议论文。
AAAI的英文全称是the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
国际先进人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）国际先进人工智能协会是人工智能领域的主要学术组织之一。该协会主办的年会（AAAI，The National Conference on Artificial Intelligence）是一个主要的人工智能学术会议。
协会来源：
AAAI是1979年成立的世界范围的人工智能组织。这一协会在早期由计算机科学和人工智能的创始人Allen Newell，Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的，也是人工智能顶级会议AAAI的组织者， 现在在全球有超过6000名会员。
AAAI是具有重要影响力的国际学术组织，由计算机科学和人工智能领域奠基人Allen Newell、Marvin Minsky、John McCarthy等学者于1979年共同创立，旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。
AAAI是国际顶级学术会议——AAAI人工智能大会（AAAI Conference on Artificial Intelligence）的组织者。
易车讯 1月17日，元戎启行与业界固态MEMS激光雷达先行者一径科技正式达成战略合作。双方将基于固态激光雷达，合作推出更低成本、可量产的L4级自动驾驶前装解决方案，打造城市出行场景的自动驾驶应用标杆, 引领L4级自动驾驶量产新格局。
元戎启行与一径科技签署战略合作协议
对此次合作，元戎启行CEO周光博士表示：“自动驾驶正成为全球科技革命的关键领域，作为一家技术领先的L4级自动驾驶企业，我们推出了全球首个成本低于1万美元的前装量产方案，打破了自动驾驶量产的成本壁垒。我们与国内固态MEMS激光雷达先行企业一径科技的合作，将整合双方资源优势，加速技术创新，推动L4级自动驾驶进入量产快车道，助力城市出行更好更快地发展。”
元戎启行DeepRoute-Driver 搭载一径科技激光雷达
一径科技创始人兼CEO石拓博士表示：“一径科技的使命即‘让出行更安全’，我们坚持做最好的智能驾驶基础设施，为更安全、更智能的出行服务保驾护航。这一点我们和元戎启行有着共识。元戎启行发布的L4级自动驾驶前装解决方案，是行业的里程碑，让我们更有信心和底气共同推动智能驾驶时代的到来。很高兴能与元戎启行一路同行，期待未来我们双方携手，深入技术和产品合作，以智能基础设施服务社会，持续为客户、行业和社会创造更大价值。”
元戎启行与一径科技紧密合作，2021年12月，元戎启行发布的成本低于1万美元的L4级自动驾驶方案DeepRoute-Driver 采用了3颗一径科技固态MEMS激光雷达ML-30s。
未来，随着与更多自动驾驶产业链优秀企业携手，元戎启行将充分发挥技术和资源的协同优势，输出更低成本、车规级、可量产的L4级自动驾驶前装方案，加速方案的车辆部署和车队落地运营，不断为行业创造新的里程碑。
关于元戎启行
深圳元戎启行科技有限公司是国内唯一获得互联网头部企业战略投资的L4级自动驾驶公司，专注于研发和应用L4级自动驾驶技术，聚焦自动驾驶出行和自动驾驶同城货运两大场景。
2021年12月，元戎启行推出面向前装的L4级自动驾驶解决方案 | DeepRoute-Driver ，成本不到1万美元，跨越式地将成本降至业内平均水平的1/4，令自动驾驶大规模量产成为可能。2021年6月，元戎启行成为全国首家用自动驾驶汽车运输核酸检测样本的企业。2021年7月，元戎启行成为首家在深圳中心城区开展自动驾驶汽车示范运营的企业，公众可通过小程序“元启行”叫车体验。
元戎启行的物体感知算法，在全球权威算法数据集KITTI和SemanticKITTI的多个榜单上获得过第一。相关论文被全球顶级学术会议CVPR2021、ICCV2021、CVPR2020收录。其自主研发的高性能推理引擎使L4级自动驾驶能运行于低成本、低功耗的计算平台。计算平台DeepRoute-Tite的功耗仅为传统平台的六分之一，成本仅为传统平台的一半。
元戎启行在深圳、北京设有研发中心，和东风汽车、曹操出行等知名企业在全国多地开展自动驾驶相关合作，进行了大量的道路测试和试运营。自2019年2月成立以来，元戎启行在全国累计的安全路测里程已超过300万公里。
2019年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）已经落幕。毫无意外，自动驾驶依旧是此届 CVPR 会议议题及参展亮相的焦点。
除拥有主场之利的自动驾驶企业，例如Waymo、福特 Argo AI、Velodyne外，国内自动驾驶玩家纷纷携最新技术走向国际视野：百度、滴滴等老面孔悉数亮相；小马智行、文远知行、纽劢 科技 、图森未来、地平线也参展CVPR 2019。
一个很明显的趋势是，“开放”成为 CVPR 2019 自动驾驶的关键词。本届 CVPR 大会上，Waymo 和 都站上了开放数据集的潮头。这是继百度、安波福（Aptiv）之后，又两个走向开放的自动驾驶资深玩家。
在CVPR 2019上，Waymo和Argo AI两家公司都走上了“数据开放”的大道。
此次Waymo公布的数据集包含了3000段平均时长为20秒的驾驶记录，整个数据集包含六十万帧数据，约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动驾驶场景。数据公开之后，Waymo自动驾驶车辆的传感器特点也将一览无余。
*Waymo公开自动驾驶数据集
Waymo称其数据集包含了3000个场景，是安波福（Aptiv）开放的数据集 NuScenes 的3倍，摄像头和激光雷达之间的信息同步也更好。Waymo还提供了5个激光雷达传感器的数据，而NuScenes数据集中只有1个。
福特自动驾驶开发合作伙伴Argo AI的Argoverse数据集与Waymo略有不同。虽然它也包含激光雷达和摄像头数据，但它只覆盖了在迈阿密和匹兹堡记录的113个场景，包括Argo AI使用的所有9个摄像头以及2个激光雷达传感器的图像，其中标注的目标超过10000个。
*Argo 的数据集注重传感器与地图数据的结合
Argo AI的Argoverse数据集的特别之处在于，它是第一个包含高清地图数据的数据集。Argo AI目前在其运营区域打造了自己的高清地图。这些数据包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、连接、交通信号、海拔等信息。Argo AI在其地图解决方案中大力宣传的一个功能即其优化处理的能力：能够精确地知道在哪里寻找交通标志和信号，不必扫描整个场景来寻找。
封闭还是开放，这是一个始终萦绕在自动驾驶行业里的问题。继今年 3 月份，安波福（Aptiv）先行一步公开传感器数据集后，Waymo和Argo AI的动作都预示着“开放”成为自动驾驶未来发展趋势。
CVPR中国团
百度在此次CVPR 上备受瞩目，因其公开了L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度Apollo Lite。
Apollo技术委员会主席王亮针对L4级全自动驾驶（Fully Autonomous Driving）环境感知技术方案进行了讲解，并公开了环视视觉解决方案百度Apollo Lite技术细节。雷锋网新智驾了解到，Apollo Lite能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理，单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下，可以实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到240米。
王亮表示，在传统激光雷达为主、视觉为辅的传统融合策略中，视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案，提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。
今年 CVPR 2019 上，滴滴也联合加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（BDD）举办CVPR 2019自动驾驶研讨会，详细介绍了滴滴在自动驾驶领域的 探索 和实践。
研讨会现场，滴滴自动驾驶首席工程师贾兆寅还详细介绍了滴滴近期的自动驾驶测试情况，目前滴滴已拥有超过100人的自动驾驶团队，在中国、美国多地开展测试。在积极开展路测的同时，技术团队也在逐步尝试运用丰富而多样的网约车车载数据训练算法模型。
而谈到自动驾驶的落地，贾兆寅认为滴滴短期比较理的想商业化形式可能是“混合派单”，例如在相对简单的路线派出无人车，在复杂路段派单给司机接驾。混合派单模式即可以推动自动驾驶技术更快成熟落地，也可以保证用户日常的出行体验。
今年上半年，滴滴还相继牵手BDD、图灵奖得主Yoshua Bengio领衔的蒙特利尔学习算法研究所（Mila）等顶级研究机构不断 探索 自动驾驶技术边界。
这一次 CVPR，国内自动驾驶初创团队纽劢 科技 、文远知行、小马智行、图森未来、地平线等来自国内明星自动驾驶公司都有自己的展台。
小马智行联合创始人兼CEO彭军亲临展位现场，携同感知团队在CVPR上展示小马智行自动驾驶技术的最新进展和落地成果。一辆搭载小马智行第三代自动驾驶软硬件解决方案PonyAlpha的车辆也亮相CVPR现场。
全栈式自动驾驶方案供应商文远知行、纽劢 科技 、专注于自动驾驶物流场景的图森未来、专注于边缘AI芯片及解决方案的人工智能企业地平线携自动驾驶产品参展，并将商业化、量产作为2019年的关键词。
雷锋网新智驾了解到，今年3月，图森未来对外发布最新的无人驾驶摄像头感知系统。该感知系统利用索尼的 汽车 CMOS图像传感器，能让无人车在夜间和低能见度下行驶，与之前的1000米感知技术结合后，可将无人驾驶卡车使用率提高到80%。该感知系统会在2019年第二季度量产，并于第三季度应用在图森未来的无人驾驶卡车上、提供商业化运输服务。
据雷锋网新智驾了解，配备有索尼最先进的 汽车 CMOS图像传感器，图森未来自主研发的摄像头感知系统充分支持夜间以及低能见度下的无人驾驶行驶，是图森未来进行大规模商业化的关键一步。纽劢 科技 也在本月发布了面向前装L3量产自动驾驶方案“MAX”。
这届 CVPR 上，自动驾驶企业依旧是重头戏。而作为顶级学术会议，CVPR也在源源不断向这些企业输送顶尖人才。不少自动驾驶公司也借此进行招聘。虽然自动驾驶寒冬并为一锤定音，但泡沫破碎之后，自动驾驶仍然会是未来。
求一篇驾驶技师答辩论文，关于专业岗位涉及的管理训练和技术等方面？影响机车运行油耗的因素很多,其中驾驶员的责任心和驾驶技术水平对油耗有较直接的影响。据测定,驾驶技术娴熟的比驾驶技术一般的驾驶员平均节约燃油8%～10%。因此,驾驶节油的关键是看驾驶员能否根据机车的运行条件采用相应的驾驶操作,使人、机配合得当,保持机车的最佳运行状态。汽车节油技术开始与日本，原因是由于它是一个资源小国，必须注重节能。在这方面日本的技术上也走在了前列。节油技术的研究在世界上普遍引起重视的应该是资本主义世界第二次经济危机后，由于产油国组织欧佩克联手提高油价，西方资本主义国家由于能源链上的断裂，造成了大规模的经济危机。另外，也由于对石油这种不可再生能源认识的加深，人们开始越发注意对汽车节油技术的研究……影响汽车经济性的主要有四大方面的因素：1、汽车本身的质量。2、汽车车身的风阻系数。3、汽车发动机的技术水平。4、用车者的驾驶习惯与驾驶技术。汽车车身质量研究也是未来汽车设计的一个发展方向，即车身轻量化的研究。这方面的研究主要涉及材料科学和机械结构分析尤其是车体有限元方面。目前汽车车身轻量化研究还尚未进入大规模应用阶段，不过进展方面还是一日千里。汽车的风阻系数方面的研究是伴随着汽车极速的不断提高而逐渐被人们重视起来的。德国的保时捷汽车公司拥有目前世界上汽车行业最后的空气动力学实验室。 这方面的研究重点在于尽量降低汽车行驶过程中的空气阻力。汽车发动机技术时至今日，已经发展到了一个非常成熟的阶段，尤其是日本的汽车公司在这方面保持领先，尤其是发动机的经济性方面的研究。目前车用发动机，尤其是乘用车，多用汽油机。但是，由于压缩比方面的问题，汽油机的燃烧效率远不如柴油机，由于节能方面的巨大压力，柴油机在乘用车上的应用也将是以后节油技术研究的一个重要内容和趋势。由于石油的不可再生性，目前汽车制造商在动力总成方面的研究已经超越了以油为能源的范畴，比如混合动力汽车，燃料电池汽车等相关技术都已经接近商用水平。另外，天然气汽车、酒精汽车也已经越来越多地出现在人们的视野中。以上都是汽车制造商在节油方面的工作，对于车友而言，良好的驾驶习惯对节油也影响很大。如起步是大脚油门，之后来个紧急制动，电喷车的空挡滑行等……随着油价的持续上涨，汽车的油耗越来越被人们关注，究竟怎样开车才更省油？1、新车磨合 专家提醒新车在最初的3000公里行驶里程之内一定要磨合。新车磨合要注意时速控制在每小时80公里以内；尽量减少急加速、急减速。2、合理保养汽车——定期保养 要知道车况良好的汽车可省油15％到20％。对于空气滤清器、汽油滤清器、机油滤清器：每行驶5000公里以上配件都需要更换，因为空滤堵塞会引起气量减少，导致汽油燃烧不充分，降低燃油效率，而汽油滤清器的阻塞也会使发动机工作异常；对于机油：加机油需要适量，注意机油标尺所标示的刻度。机油太多将曲轴淹没，增大阻力；机油太少则无法起到润滑和封闭作用，甚至会影响发动机效率；对于轮胎状态：胎压偏低会造成油耗增加。根据美国能源部调查，如果每辆车的轮胎气压比标准气压少了1磅／平方英寸，美国每天就要多消耗1500万公升的汽油；要定期检查轮胎的磨损是否均匀。如发现轮胎偏磨，或方向盘不居中等异常情况，需尽快到专业修理厂咨询修理；另外切忌装饰过度，如扰流板、防雨罩等，会破坏原车设计的丰足，提高油耗；后备箱中不要放很多不常用的东西，增加无谓负载也会增加油耗，统计显示每增加1千克的负载会增加1％油耗；有的驾驶员为了节油，采取高速关闭空调而打开车窗通风的办法，这是不可取的，当车速高于85公里每小时的时候，开窗后的风阻消耗比空调系统消耗的燃油更多，它会让您的燃油经济指数下降10％。3、培养良好的驾驶习惯 根据不同路况选择合理的驾驶状态：减少紧急加减速和紧急转弯。行车时不仅要看前一辆车，要同时看到前两三辆车的情况，以提前采取措施，减少急刹车；不要猛加油，一次猛加和缓加到同样的速度，油耗相差可达12毫升；匀速行驶，在可能的情况下，保持最经济工况：发动机转速2000到3000转、车速60到90公里每小时。换挡时机：选择最佳时机换挡（发动机转速处于2000到3000转）；杜绝低挡高速，低挡高速行驶往往使油耗超过正常值的45％；手排车用户应杜绝高挡起步。减少怠速状态：适度热车是个好习惯，建议让车慢速行驶一段距离来完成，长时间的原地热车将增加油耗；长时间怠速和怠速状态下运行空调尤其消耗燃油。4、如何正确测量实际油耗 正确的油耗测量方法是：将油箱加满，并记录首次里程数；再度将油箱加满，记录第二次加油数和第二次里程数；将两次里程数相减，除第二次加油数，得出百公里油耗；依照这一方法多次实验，求出平均值。节约燃油是一个很大的话题，往往牵涉的因素也很多。因此车辆如何节约燃油最好不要局限在某一点或某一方面。从以上分析可以让我们了解到车辆的节油主要和“人”有直接关系。驾驶员对驾驶操作技术和车辆运用方法的关注和学习才是节油的真谛！天下没有秘笈可言，只有对车辆的熟知和了解加上正确的使用，才可能真正进入车辆节油的境界！
汽车驾驶员技术论文篇二 浅谈汽车驾驶员综合能力 摘要：汽车驾驶员应注重学习专业知识，不断增强业务素质。始终把素质过硬当作合格驾驶员的基本功。同时，行驶途中始终坚持宁停三分，不抢一秒，严格遵守交通规则，服从交警指挥，较好防止了交通事故出现。 关键词：预防 措施 ，节油技术，故障维修。 Abstract: the driver of the car should pay attention to the study of professional knowledge, enhance service quality. Always put the basic skills of excellent quality as a qualified driver. At the same time, the road always adhere better stop three points, do not get a second, strictly obey the traffic rules, obey the traffic police command, better to prevent traffic accident occurred. Keywords: preventive measures, fuel-saving technology, fault repair. 中图分类号：文献标识码：A 文章编号：2095-2104(2012) 前言：从事驾驶工作以来，我经常利用业余时间，学习钻研行车驾驶、交通法规、机械原理等方面的知识，拓宽知识层面，提高自身素质，为安全行车奠定坚实思想基础。遵守交通规则，确保安全驾驶。为保证行车安全，平时注意车辆保养，每天上下班都坚持先检查车况，看车辆是否有毛病，发现问题，及时维修，每次都是在确认车辆良好情况下才出车，较好防止了行驶路上出问题。 经过这二十几年的驾驶历练，我对安全驾驶及汽车节油有较深刻的认识。下面就我对驾驶员如何提高汽车驾驶员预防事故的措施、汽车节油技术及汽车主要故障检修浅谈一下个人看法： 一、如何提高汽车驾驶员预防事故的措施 1、驾驶员要努力学习汽车安全行车的各种知识，以适应于交通安全的要求。驾驶员不但要掌握车辆行驶特性，还要熟悉自己车辆性能，随着国家经济建设的发展，道路条件发生了不同的变化，汽车的各种特性、车速、马力、车身质量都相应提高，车辆的操纵性、稳定性和制动的方向性及惯性力都需要在思想上重视起来，在安全行车中养成良好的驾驶习惯，做到出车前想一想，看一看，坚持途中检查和回场后保养，掌握安全行车系统知识增强安全行车意识。 2、做为一名驾驶员要学习交通安全心理学，注重心理健康,从驾驶员-车辆系统的观点认识事故的实质，正确认识事故出现后的偶然性与必然性和预测行车事故的必要性和可能性关系，为消灭萌芽事故，增加信心，建立科学的依据。 3、认识和掌握“信息处理特性”，驾驶员无论是在滩区或在路上行驶，他的行动过程首先是收集各种情报、情况予以预测，作出判断，然后才是行动，欲使行动无误，关键在于收集各种情况，在驾驶中自觉不做超出自己能力的驾驶行为。 4、严格训练，提高技术水平。正确的驾驶操作是保证安全行车的前提，为此对所训驾驶员进行严格训练，严格要求，在实习期间要增强自我跟车训练实践，掌握车辆运动规律，提高自己独立处理各种情况的能力，避免“职业杀手”的出现。 二、汽车的节油技术方法 从我驾驶经验而言：汽车经济性主要有四个方面的因素。 1、汽车车身的质量，2、汽车车身的风阻系数，3、汽车发动机 的技术水平，4、驾驶员的驾驶习惯与技术有关，如果起步用低档又要大脚油门之后来个急制动，这样消耗燃油量就为增多。专家提醒我们，新车磨合，在最初的3000公里行驶里程之内一定要磨合，新车磨合要注意时速控制在每小时80公里以内尽量减少急加速急减速 合理保养汽车，对于空气滤清器，汽油滤清器，机油滤清器，每行驶5000公里以上的配件都需要更换，因为空气会引起气量减少，导致汽油燃烧不充分，降低燃油效率，而汽油滤清的阻塞也会使发动机工作异常，对于加机油需要质量注意机油标尺，所标示的刻度，机油太多将曲轴淹没，增大阻力，机油过少则无法起到润滑和封闭作用，甚至影响发动机效率，对于轮胎状态，胎压偏低会造成油耗增加。培养良好的驾驶习惯，根据不同路况选择合理的驾驶状态，减少紧急转弯。行车时不仅要看前一辆车、要同时看前两、三辆车的情况，以提前采取措施，减少急刹车，不要猛加油，一次猛加缓加到同样的速度，油耗相差可达10亳升左右，匀速行驶在可能的情况下，保持最经济工况，发动机转速2000到3000转，车速60到90公里换档时机，选择最佳时机换档杜绝低档高速，低档高速行驶往往使油耗超正常值的百份之四十五左右，节约燃油是一个的话题，往往牵涉的因素很多，因此车辆如何节约燃油，最好不要局限在某一点或某一方面，从以上分析可以让我们了解到车辆的节油主要是驾驶员有直接关系，驾驶员对驾驶操作技术和车辆运用方法关注才是节油的真谛，只有对车辆的熟知和了解，加上正确的使用，才可能真正进入车辆节油的境界。 对于一定的车型而言，汽车燃油消耗量的多少，主要决定于驾驶员驾驶操作的技术水平，其驾驶操作的技术水平的好坏决定了汽车耗油量的多少，驾驶操作的技术水平主要包括以下几个方面： 1、热车：对汽车发动机启动后进行3～5分钟的热车后可起步，这样可以有效的降低油耗，并能减少有害物质的排放。 2、起步：冬季启动后起步应保持低速行驶，待发动机及各总成温度升至正常后方可正常加速行驶;日常起步应从一挡起步，尽量避免起步时急踩加速踏板。 3、挡位及车速的选择：汽车在良好的路面上行驶，应尽量选择较高的挡位(高档位不代表高速)。上坡时应提前加速，利用惯性冲坡，不能利用惯性冲坡的应提前降至合适的挡位上坡，以免因降挡过晚造成动力不足，增加换挡次数，使油耗增加。 4、离合器的运用：试验表明，在良好道路上起步连续换挡至车速40km/h，一脚离合器换挡法可以节约燃油，时间缩短1s，在坡道上减挡，一脚离合器换挡法由五挡降至四挡，可节约燃料，缩短时间。 5、加速踏板的控制：汽车行驶时，加速踏板应轻踏、柔和控制，应尽量避免急加速及空踩加速踏板。提倡预见性驾驶，细心观察前方百米范围内的路况，再决定是否加油。明明还有几秒就是红灯了，偏要一脚油门去赶，增加油耗不说，还影响道路行人安全。多注意周围的车况、路况再下判断，平时多注意了，节油也就积少成多了。 6、合理利用制动：汽车行驶时，应尽量利用发动机制动，少踩制动踏板。制动前应有预见性，能合理的利用滑行来控制车速，尽量避免紧急制动。 7、发动机温度的控制：发动机温度过高、过低，都将直接影响发动机的工作状况及燃油消耗量，正常的发动机温度(80～95℃)有利于燃料的雾化和混合气的均匀分配，使发动机具有良好的燃油经济性和动力性，并且能保证机油的润滑能力，以减少发动机的磨损，降低摩擦功的消耗。 8、空调温度设定：空调是夏季油耗偏高的重要因素，所以在使用空调时必须注意，尽量不要把温度设定在最低，如果空调在最低温度时，空调压缩机不停的工作，油耗负担会随之增加。 三、汽车的主要故障的检修 作为一名驾驶员，必须具有对汽车基本故障检修的能力。汽车基本故障包括汽车发动机故障及汽车底盘故障等。 1、当汽车起步时，离合器不能平稳结合，而产生抖动。产生此故障的原因主要是从动盘的钢片或压盘发生翘曲，变形造成从动盘不能正常与飞轮或压盘结合。排除此故障的方法是更换从动盘或压盘。 2、当汽车行驶途中出现运行无力、异响、耗油量大及水温升高等故障时，发生此故障的原因是活塞烧顶、爆震。要排除此故障，我们应检查活塞头部是否已经熔化或有熔化迹象。若已熔化，应换新活塞，并清洗机油底壳，检查、清除油道已熔化的铝颗粒。最后重新组装试车。 3、当汽车行驶、滑行时，驱动桥均发生较大的响声。产生此故障的原因主要是主传动器一对锥形齿轮严重磨损、齿轮变形、齿轮断裂、齿面磨损、啮合面调整不当、啮合间隙太大或太小、啮合间隙不均或未成对更换齿轮等。排除此故障主要方法是更换主传动器的锥形齿轮。 结束语：通过十多年的驾驶经验，根据自己的技术能力和业绩，对照国家职业标准，本人已达到汽车驾驶员技师水平。 看了“汽车驾驶员技术论文”的人还看： 1. 驾驶员技术论文 2. 驾驶员专业技术论文 3. 汽车安全驾驶技术论文 4. 汽车电子驻车技术论文 5. 发动机启停技术论文
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