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steering wheel中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張金柱（主編）寫的 圖解英漢汽車實用詞典（普及版） 和王琪的 實用英語單字大全【mini book】：靈活運用英語必備的 15,000 單字(附 透明書套+輔助學習遮色片)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站steering wheel (【名詞】方向盤)意思、用法及發音 - Engoo也說明：Driving the LEF is similar to driving a car — there's a seat, a steering wheel, an accelerator and a brake. 駕駛LEF跟開車相似——有座位、方向盤、油門和煞車。
這兩本書分別來自化學工業出版社 和檸檬樹所出版 。
國立嘉義大學 景觀學系研究所 江彥政所指導 柯柔安的 道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究 （2021），提出steering wheel中文關鍵因素是什麼，來自於道路綠化、注意力、反應時間。
而第二篇論文萬能科技大學 電資研究所 江義淵所指導 江建霖的 基於模型預測控制之自駕車車道維持系統之研究 （2021），提出因為有 自駕車、模型預測控制、人工智慧的重點而找出了 steering wheel中文的解答。
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圖解英漢汽車實用詞典（普及版）
為了解決steering wheel中文 的問題，作者張金柱（主編） 這樣論述：
本詞典采用圖解和英漢對照的方式系統地介紹汽車的結構與原理。全書主要內容由五部分組成， 部分主要介紹汽車的總體結構；第二部分描述汽車發動機，包括曲柄連桿機構、配氣機構、燃料供給系統、冷卻系統、潤滑系統和電動汽車等；第三部分詳細介紹汽車的底盤，包括離合器、手動變速器、自動變速器、懸架、轉向系統和制動系統等；第四部分介紹汽車車身；第五部分介紹汽車電器，包括啟動系統、充電系統、點火系統、汽車空調和安全氣囊等。除傳統汽車結構外，本書還增加了許多汽車新結構和新技術，如混合動力汽車、燃料電池汽車、CVT變速器、雙離合器變速器等內容。本書內容系統全面，插圖直觀精美，語言簡明，可作為學習汽車
英語和汽車技術的參考書、工具書，適合汽車專業的師生、汽車技術人員、汽車維修人員以及汽車愛好者使用。張金柱，黑龍江工程學院，副院長、教授，作者自1984年起從事汽車專業英語及汽車雙語課程的教學工作。哈爾濱師范大學英語本科專業本科畢業，哈爾濱工程大學動力機械及工程專業博士。先后赴美國英格索蘭公司、日本汽車研究所和長岡科技大學、奧地利AVL公司、英國格林威治大學從事教學與研究工作。主講的《汽車維修工程》課程被評為省級精品課，主講的《汽車工程專業英語》課程被評為校級精品課。先后主編了《汽車工程專業英語》、《汽車商務英語》等教材，翻譯出版了《現代汽車設計概論》，為豐田汽車公司翻譯《凌志IS200汽車維修
手冊》、《佳美540E變速器維修手冊》等文字、音像書籍。
道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究
為了解決steering wheel中文 的問題，作者柯柔安 這樣論述：
分心與疲勞駕駛占交通事故原因達20%。疲勞駕駛高風險不亞於酒後駕駛，皆會使駕駛神智不清、反應速度下降，無法提起精神專注於駕車上。因此駕駛的感知反應時間(Perception–Reaction Time , PRT)往往是影響事故的重要因素。因此本研究目的探討道路綠化對駕駛者注意力與反應時間之影響，然而目前對於綠化與反應時間的研究較少。望對提升駕駛者反應時間有所助益，進而減少事故的發生。本研究欲探討道路綠化對駕駛人之影響，但道路現實突發狀況難以預測，對駕駛也有安全性的疑慮，考慮到實際上路周遭環境因子眾多，導致實驗結果受到影響，故運用虛擬的技術來重建實驗場景。受測流程分為三個階段：前置作業及注意
力前測、駕駛模擬測驗、注意力後測。利用反向數字廣度測驗(backward digit span, BDS)以及叫色作業(Stroop)兩種注意力測驗工具進行注意力前測及後測進而比較注意不同環境背景及道路綠化程度對駕駛之影響。駕駛模擬測驗分本研究採用Oculus VR Quest 2結合駕駛模擬方向盤的模擬系統來重建虛擬實驗場景，將道路背景分為都市及鄉村；道路兩測行道樹綠化程度分成：無綠化、1%-10%、11%-20%、21%-30%、31%-40%共10組，每組收集15人，共有150位受測者。受測者戴上VR分別觀看3段模擬突發狀況，利用突發事件與受測者踩煞車時間差收集受測者的反應時間。本研究共
收集144份有效樣本，經由研究結果發現，觀看綠化之路段後，能提升駕駛於駕車時的注意力程度。不同綠化程度皆會影響駕駛人的注意力，在綠化與BDS注意力測驗結果顯著，道路綠化程度越高，駕駛的專注程度越高。在綠化與叫色作業測驗結果則不顯著；在反應時間方面，道路綠化與反應時間有顯著性，綠化程度越高，駕駛遇突發狀況的反應時間則越短。研究結果說明觀看有行道樹的路段能有效改善駕駛的身心狀況，而綠化之道路對於注意力和反應時間改善也有實質的幫助。本研究結果可作為行道樹設計方面提供具體的建議，行道樹不僅可以綠美化道路環境同時降低駕駛者的不穩定情緒、提高注意力、對生理和心理有所幫助，未來在規劃道路設計時可以多注意行道
樹的配置與設計，有助於提高駕駛人於道路行車之安全性。
實用英語單字大全【mini book】：靈活運用英語必備的 15,000 單字(附 透明書套+輔助學習遮色片)
為了解決steering wheel中文 的問題，作者王琪 這樣論述：
本書內容豐富多元，絕對是空前創舉！ 全書收錄15,000個單字，單字量比同類型書多 50% 以上， 內容涵蓋4大領域，500主題，延伸500組核心字彙， 捨棄字母排序的刻板方式，單字取材日常生活，絕對實用！ 使用本書除了能記憶單字，並能利用「輔助學習遮色片」驗證是否牢記單字，確實提昇英語能力！ ※ 相關書籍另有：《 實用英語單字大全【MP3革新版】 》，「輔助學習遮色片」兩書皆適用。 ◎ 內容涵蓋4大領域，捨棄字母排序的刻板方式，單字取材生活化！ 第1大類【生活的場景】：生活中「舉目所見的人事物」，英文說法都學會！ 第2大類【相關人事物】：從「單一主題」延伸學
會「相關單字」，單字力廣度加倍！ 第3大類【所有種類名】：各種產業怎麼說？各種氣候型態怎麼說？一一告訴你！ 第4大類【各部構造名】：手機構造、身體外觀、樹木各部份……詳細又完整！ ◎ 4大領域面面俱到，相似主題的各類型單字，都能系統化學習！ 兼顧4大領域，就能一網打盡相關字彙。看看「汽車相關」透過4大領域的學習成果： (1)【生活的場景】：車子裡 可學習：前座（front seat）、後座（back seat）、方向盤（steering wheel）、排檔桿（gear stick）…等 (2)【相關人事物】：駕車 可學習：超速（speeding）、回轉（U-t
urn）、改道（detour）、塞車（traffic jam）…等 (3)【所有種類名】：陸上交通工具 可學習：腳踏車（bicycle）、機車（motorcycle）、小客車（sedan）、九人座廂型車（van）」…等 (4)【各部構造名】：汽車外觀構造 可學習：保險桿（bumper）、擋泥板（fender）、引擎蓋（hood）、行李廂（trunk）」…等 ◎ 全書「15,000 單字」，單字量比同類型書多 50% 以上，自學考用皆適宜！ 全書共500主題，每一主題包含「20個核心字彙」、「10個補充字彙」。豐富多元的15,000單字，不論自我充實、準備TOEIC、英
檢、留學考試，絕對能充分滿足你的所有需求。 ◎ 全書「500 主題」，一頁兩主題，檢索查詢很方便！ 強調「主題分類、系統學習」特色，頁面清楚標示「主題名稱」，方便快速檢索查詢。 ◎ 每一主題包含：20個核心字彙 + 10個補充字彙 【20個核心字彙】：20個符合主題的關鍵單字。 【10個補充字彙】：除了核心字彙，與該主題也可能相關的其他字彙。 ◎ 大量收錄：用「中文想法」不容易查詢到「英文說法」的單字！ 學習英文時，我們總想知道：「這個字，英文怎麼說？」可是有些語彙無規則可循，不容易找到答案。本書特別大量收錄這一類的單字。例如：發呆（absent-minded
）、填鴨式教育（rote learning）、畫重點（underline）、酒測（breath test）、無人接聽（no answer）、好感（good feeling）、反感（bad feeling）……等，滿足非英語系學習者的需要。 ◎ 利用「輔助學習遮色片」，單字書一秒變身「只有中文字義」的「單字試題本」！ 想要了解「這個單字，我記住了沒？」，不必麻煩別人測驗你，只要將「輔助學習遮色片」蓋在頁面上，英文單字立刻隱形看不見，只看見中文字義！隨時都能「看中文，練英文」，把「記憶單字的單字書」，一秒變身「自我測驗的試題本」！ ◎「明信片尺寸」的「mini book」，可攜式的
隨身學習，善用零碎時間練單字！ 本書尺寸：寬10x高14.8公分，「mini」小書方便隨身攜帶，用餐、等車、通勤、候診等零碎時間，都能拿來背單字。 ◎ 外加「透明書套」，久翻不易弄髒、破損、或折角！ 「透明書套」妥善保護「mini book」久翻不易破損，不論「放口袋、放包包、隨處放、常翻閱」，書套都能有效保護書本避免髒污、破損、或紙張折角。
基於模型預測控制之自駕車車道維持系統之研究
為了解決steering wheel中文 的問題，作者江建霖 這樣論述：
近幾年由於人工智慧技術快速發展，引發了一股科技浪潮。自駕車的實現在這股科技浪潮中扮演重要的角色，各大車廠無不投注大量成本研發自動駕駛技術，希望有朝一日能讓全自動駕駛汽車普及。在自動駕駛技術中，讓汽車辨識車道並置中行駛，是諸多核心技術中最重要的一環。方法上，有基於深度卷積神經網路的行為複製法、有基於強化學習的自我學習法、也有基於影像處理技術直接辨識出車道位置的方法。其中，基於影像處理的方法，具有強健性及處理速度快等優點，但是需要搭配一套好的控制器。傳統上，利用Proportion Integration Differentiation控制，對於單目標的控制系統是快速有效的；但是像自駕車這種同時
考慮縱向控制(車速保持)及橫向控制(車道維持)的系統，就不容易用Proportion Integration Differentiation控制器實現。本論文研究了基於模型預測控制之自駕車置中行駛方法。先利用影像處理技術偵測出車道線之後，就可得出車輛與目標位置與目標方向的偏移量，進一步可用模型預測控制方式達成控制目標。由於模型預測控制的機制實際上是考慮了所有限制條件之後所求出的最佳解，因此可以同時考慮橫向目標、縱向目標、以及控制變數的要求(如方向盤及油門操控之平順度)。為了實現本論文提出之方法的有效性，我們用機器人作業系統(Robot Operating System)進行實作。在Robot
Operating System的模擬器(Gazebo)中，我們製作了一輛與實車相仿、具有同樣運動特性的模型。車道是採用AWS Deep Racer的標準賽道。車子使用的唯一感測器，是置於車頭的RGB攝影機。實驗結果顯示，運用Model predictive control方式控制的車輛行駛行為，展現出類似駕駛高手才會呈現出的現象：不但方向盤抖動情況減少、車輛入彎道時會自動減速、出彎道時又再度加速以維持設定的巡航速度。雖然Model predictive control計算量較高，但是現在的電腦速度已經足以負荷這種計算量。從本研究結果，顯示Model predictive control是值得
自駕車研發人員關注的方法。