这将得益于过去二十年来电力电子领域的惊人发展。
但是，在蒂姆伯纳斯李(TimBerners-Lee)发明了互联网的三十年后，他警告说，他的创作已被骗子劫持，这可能意味着其毁灭。技术人员FrancoisFluckiger说：提姆工作很多。
伯纳李(Berner-Lee)在欧洲物理实验室CERN的旧办公室现在看起来与在宽敞的院子里排满长长的，无描述的走廊的其他办公室没什么不同。他对分散式信息管理系统的愿景很快催生了网络。1990年，比利时科学家RobertCailliau参加了这项发明的推广工作，该发明使用超文本标记语言(HTML)作为创建网页的标准历史的唯一印记是一块小小的纪念牌匾和一张旧的CERN目录上的一页挂在门上，上面写着时刻不在办公室!。1990年，比利时科学家RobertCailliau参加了这项发明的推广工作，该发明使用超文本标记语言(HTML)作为创建网页的标准。
他们创建了超文本传输协议或HTTP，该协议允许用户通过单击超链接以及作为网站地址系统的统一资源定位符或URL来访问资源。但是，在蒂 30个月前的这个月，一位年轻的英国软件工程师在日内瓦附近的实验室工作，发明了一种科学家共享信息系统，该信息将最终改变人类。因此，驾驶行为或多或少会自动推出;这是紧急情况。
Kolekar设法将这一理论转化为计算机算法。这种对人类驾驶行为的优雅描述具有巨大的预测和概括价值。导读 来自TU Delft的研究人员现已开发出一种新模型，该模型基于一项基本的人为原则描述驾驶行为：将风险控制在阈值以下。幸运的是，已经有了很多信息。
DRF的灵感来自很久以前(1938年)由Gibson和Crooks提出的心理学概念。当前的智能汽车驾驶非常整洁。
汽车的行为将不像机器人。为了更好地了解人类的驾驶行为，我们试图开发一种新模型，将人类危险阈值作为基本原理。认知机器人学系的研究员SarveshKolekar说：您不一定总是使自己的驾驶行为适应一条最佳道路。该模型可以在各种驾驶 来自TUDelft的研究人员现已开发出一种新模型，该模型基于一项基本的人为原则描述驾驶行为：将风险控制在阈值以下。
这些作者声称，汽车驾驶员感觉了他们周围的风险领域，并以此为基础进行交通操纵根据这些看法。它们不断寻找最安全的道路：即以适当的速度行驶一条道路。如果考虑到真正的人类驾驶习惯，智能汽车将有更大的机会被接受。该模型可以在各种驾驶任务中准确预测人的行为。
风险门槛通常使用预测最佳路径的模型来描述驾驶行为。例如，人们不会在车道中间连续行驶：只要他们在可接受的车道限制内，就可以了
导读 来自TU Delft的研究人员现已开发出一种新模型，该模型基于一项基本的人为原则描述驾驶行为：将风险控制在阈值以下。该模型可以在各种驾驶任务中准确预测人的行为。
预测最佳路径的模型不仅在研究中很流行，而且在车辆应用中也很流行。汽车的行为将不像机器人。DRF的灵感来自很久以前(1938年)由Gibson和Crooks提出的心理学概念。当前的智能汽车驾驶非常整洁。该模型可以在各种驾驶 来自TUDelft的研究人员现已开发出一种新模型，该模型基于一项基本的人为原则描述驾驶行为：将风险控制在阈值以下。除了学术价值外，该模型还可以用于智能汽车。
为了更好地了解人类的驾驶行为，我们试图开发一种新模型，将人类危险阈值作为基本原理。我们将模型的预测结果与文献中有关人类驾驶行为的实验数据进行了比较。
因此，驾驶行为或多或少会自动推出;这是紧急情况。人的驾驶行为，甚至可以在以前看不见的情况下预测合理的人的行为。
这些作者声称，汽车驾驶员感觉了他们周围的风险领域，并以此为基础进行交通操纵根据这些看法。由博士候选人SarveshKolekar及其主管JoostdeWinter和DavidAbbink进行的研究将于2020年9月29日星期二在《自然通讯》上发表。
然后在DRF中考虑所讨论风险后果的严重性。这种对人类驾驶行为的优雅描述具有巨大的预测和概括价值。Kolekar在先前的研究中设计了这些风险评估。预测然后，Kolekar在七个场景中对模型进行了测试，包括超越和避免障碍。
驾驶员风险范围为了掌握这一概念，Kolekar引入了所谓的驾驶员风险场(DRF)。认知机器人学系的研究员SarveshKolekar说：您不一定总是使自己的驾驶行为适应一条最佳道路。
如果考虑到真正的人类驾驶习惯，智能汽车将有更大的机会被接受。事实证明，我们的模型只需要少量数据就可以获取基本信息。
风险门槛通常使用预测最佳路径的模型来描述驾驶行为。Kolekar设法将这一理论转化为计算机算法。
随着时间的流逝，该模型可以用于智能汽车中，从而减少机器人的使用感。例如，人们不会在车道中间连续行驶：只要他们在可接受的车道限制内，就可以了。这导致了'机器人式'驾驶。它们不断寻找最安全的道路：即以适当的速度行驶一条道路。
但这不是人们实际驾驶的方式。幸运的是，已经有了很多信息。
例如，在道路边界的一侧有悬崖比放草要危险得多。这是汽车周围不断变化的二维场，它表示驾驶员认为在每个点处的风险有多高
例如，混合动力系统将通过链接到公用变电站来降低传输成本。相比之下，根据国际能源署(InternationalEnergyAgency)的数据，2018年是全球最新的最终用电量，略高于22,300太瓦小时。
