梅赛德斯-奔驰进入与驾驶认可系统,第4代驾驶认可系统(DAS4)维修介绍手册_cn
概述
机械部件燃油喷射增压废气再处理
冷却和润滑车辆电子系统
专用工具
进入与驾驶认可系统（乘用车）第4代驾驶认可系统（DAS 4）
维修介绍手册
红外线信号传输无线电信号传输
红外线信号：
–红外线信号通过一个集成的发光二极管进行发射。
无线电信号：
2.无钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元通过无钥匙启动（KEYLESS-GO）天线请求认可代码
4.带无线电信号发射器和无线电信号接收器的车辆钥匙
5.天线放大器将认可代码传输至无钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元
1.触动带有传感器的无钥匙启动（KEYLESS-GO）车门把手
3.无钥匙启动（KEYLESS-GO）天线
无钥匙启动（KEYLESS-GO）无钥匙钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元无钥匙钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元无钥匙钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元
无钥匙钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元无钥匙钥匙启动（KEYLESS-GO）控制单元
天线放大器
（例如：SL级
R231）
车辆电子钥匙DAS 4
SL 级R231
车辆电子钥匙DAS 3，例如在以下车辆中：
E级W212 B 级W246A级W176
认可代码的数字式数据传输 DAS 3 钥匙，64比特/秒
DAS 4 钥匙，128比特/秒
如车库门遥控开关和轮胎压力监控系统。
433
（欧洲）
兆赫
433
车库门遥控开关433
兆赫
轮胎压力监控系统
操作DAS 3操作DAS 3
基于驾驶行为的疲劳驾驶判别算法研究
第16卷第6期2016年12月道路交通与安全Vol.16 No.6 Dec.2016 DOI：10.13986/https://www.wendangku.net/doc/024401737.html,ki.jote.2016. 06. 004 基于驾驶行为的疲劳驾驶判别算法研究 万蔚，王振华，王保菊 (中国航天系统工程有限公司，北京100070) 摘要：为了有效判别驾驶员的疲劳驾驶状态，本文利用模拟驾驶器开展驾驶实验，采集了 20名驾驶员在疲劳状 态和正常状态的实验数据;为了提取能表征驾驶员疲劳和正常驾驶状态时的行为特征，本文对获取的速度、方向盘 转角和车辆横向位置的样本熵进行了分析，最终提取了该三类参数的样本熵作为疲劳驾驶的有效特征组;构建了 基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶判别算法，并采用测试集样本对构建的算法进行验证.实验结果表明:该算法 对于驾驶员疲劳驾驶检测的准确率较好、运行时间较短、具有较好的鲁棒性和实用性. 关键词：交通安全；驾驶行为；疲劳驾驶；BP神经网络；样本熵 中图分类号：U491. 254 文献标志码：A文章编号：1008-2522(2016)06-21鄄04 Research on Detection of Fatigue Driving Based on Driving Behaviors WAN Wei，WANG Zhen-hua，WANG Bao-ju (China Aerospace System Engineering Company，Beijing 100070，China) Abstract:In order to effectively detect the fatigue driving behavior，a driving experiment was conducted in a driving simulator.The driving states were divided into 2 levels：fatigue state and normal state.A total of20 drivers participated in the experiment.In order to extract the features that can effectively display the driver爷s driving behaviors，this paper compared the sample entropy of speed，steer and LP parameters，and found these features can measure the performance of the driving behavior well and can be used to build the classifier.Finally，a classifier based on BP was established to detect the fatigue driving，and a test set was used to verify this classifier.The results show that the classifier based on BP has a better detection accuracy，shorter running time and better robustness and practicability. Key words：traffic safety;driving behavior；fatigue driving；BP neural network；sample entropy 1概述 近年，随着我国机动车保有量的增长，交通事故 的发生率迅猛增加，道路交通安全问题逐渐成为人 们关注的焦点之一.分析引起道路交通事故的原因 发现，85%以上的交通事故是由驾驶员自身因素导 致的，其中疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之 一⑴.因此，如何能快速、有效地检测驾驶员疲劳状态，对交通安全具有重大意义. 目前，国内外学者针对疲劳驾驶判别问题开展 了很多研究，也取得了一定成果，其中以脑电特征和 面部特征检测为代表.但这两种方法仍存在较多不 足:1)脑电特征检测虽然准确性高，但大多数检测 装置均需与驾驶员身体接触，这会影响驾驶员的驾 驶操作，较难推广应用;2)基于面部特征的检测方 法通常采用图像处理方法来获取驾驶员在驾驶过程 收稿日期：2016-07-11. 基金项目：交通运输部2014年度科技项目（批准号:2014364222110) 作者简介：万蔚（1988—)，硕士，工程师，研究方向为智能交通.E-mail:wanwei817@ 163. com .
客车基础知识培训资料
客车基础知识培训资料 一、客车工业的发展 巴士与客车是指专门设计用语运送旅客的一种汽车形式，相对轿车运载较多的乘客（9人以上）而俗称大客车。 1830年英国出现采用蒸汽机为动力的大型客车； 1895年德国制造了单缸发动机驱动的8座公共汽车，早期的客车只是把车身装在卡车的底盘上，直到1922年才出现专为客车设计的底盘； 1926年出现第一辆整体车驾的客车。 目前，德国的凯斯鲍尔、曼、奔驰、尼奥普兰，瑞典的沃尔沃和斯堪尼亚，荷兰的达夫，意大利的依维柯，日本的三菱和五十铃、日野等都是世界著名的客车生产企业。 中国的客车工业从60年代开始起步，通过改装、引进技术提高和自行开发， 现已初具规模，有一百多家客车制造商，分别隶属机械、交通、城建、军工等几大系统，其中，大中型客车制造商71家，只有少数的几家客车厂具客车底盘生产权。 目前，中国主要的大中型客车生产企业有：宇通、厦门大小金龙、亚星、中通、中大、安凯、黄海、桂林大宇等。 二、客车的分类及总体构造 1、客车按车辆长度分为微型、轻型、中型、大型、特大型客车。 微型客车：车身长度w 3.5米的客车 轻型客车：3.5米V车身长度w 6米，女口YCK6601/6602 中型客车：6米V车身长度w 9米，女口YCK6799/6939H 大型客车：9米V车身长度w 12米，女口YCK6117/6126HG 特大型客车：12米V车身长度w 13.7米，女口YCK6139HGW 2、城市客车：市区城市客车（市内公共汽车）和城郊城市客车（城郊公共汽车） 小型城市客车，3.5米V车身长度w 7米 中型城市客车，7米V车身长度w 10米，女口YCK6805/6850/6950HC 大型城市客车，10米V车身长度w 12米，女口YCK6105/6116/6126HC 特大型城市客车（铰接客车为13-18米，双层客车为10-12米并具有上下两层座位）