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標(biāo)簽 > 自動駕駛
自動駕駛汽車（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機(jī)器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀(jì)也已經(jīng)有數(shù)十年的歷史，于21世紀(jì)初呈現(xiàn)出接近實用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預(yù)計于2015年至2017年進(jìn)入市場銷售。
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傳感器標(biāo)定的精度決定了感知性能。比如方向角偏了0.5度，100m測距橫向就會偏差100*tan(0.5度) = 0.87m，接近1m，可能貼著車道行使的...
功能信息級建模簡單地描述攝像頭輸出圖像、毫米波雷達(dá)在某個范圍內(nèi)探測目標(biāo)這些具體功能，主要目的在于測試驗證感知算法，但對傳感器本身的性能并不關(guān)注。
業(yè)界對三種主要傳感器（攝像頭、雷達(dá)和LIDAR）在汽車中的不同作用，以及它們各自如何滿足先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛的感測需求仍然存在一些困惑。
在Apollo 8.0中，我們將Apollo各個模塊進(jìn)行重新梳理，去掉了不合理的依賴關(guān)系，整合了通用的模塊，使Apollo整體結(jié)構(gòu)更清晰簡潔。
自動駕駛汽車的雷達(dá)和激光雷達(dá)應(yīng)用分析
誠然，立體模式下的傳統(tǒng)攝像頭可以檢測物體、測量物體距離并估算物體速度，但其精度無法達(dá)到完全自動駕駛的要求。此外，攝像頭在夜間、有霧或陽光直射的情況下均無...
用于自動駕駛和導(dǎo)航分析的高性能AI解決方案——研華AIR-030
伴隨著邊緣計算和人工智能在制造業(yè)、智慧城市、醫(yī)療和其他行業(yè)的不斷深入應(yīng)用，市場對于海量圖像數(shù)據(jù)處理的需求也隨之不斷增長。研華工控機(jī)AIR-030，作為一...
為什么要進(jìn)行3D集成？異構(gòu)集成技術(shù)支持下一代無線6G
為了實現(xiàn)這些非常高的數(shù)據(jù)速率，電信行業(yè)一直在提高頻率。6G 的愿景是解決 100GHz 以上的頻率——從 140GHz 左右的 D 波段開始將得到解決。...
每個自動駕駛應(yīng)用都結(jié)合了一組特定的功能和一定程度的駕駛員脫離，即在一定程度上由駕駛員負(fù)責(zé)的前提下進(jìn)行縱向和橫向自動化的組合。
2024-03-27 標(biāo)簽：主動安全系統(tǒng)自動駕駛無人駕駛汽車 1.1k 0
目前，智能座艙正處于中級階段向高級階段過渡的關(guān)鍵時期。為了實現(xiàn)更高級別的駕駛體驗，汽車行業(yè)必須突破現(xiàn)有的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)座艙內(nèi)各種功能模塊的深度集成和協(xié)同工作。
汽車動力總成匹配規(guī)律：變速器對發(fā)動機(jī)的作用
車輛的駕駛性能是指車輛滿足駕駛員期望的能力，即駕駛員通過對油門、制動踏板、換擋桿等的操作輸出了其對車輛速度、爬坡能力等方面的期望，而車輛滿足這種期望的能...
2023-07-13 標(biāo)簽：發(fā)動機(jī)變速器自動駕駛 1.1k 0
跨越“仿真到實車”的鴻溝：如何構(gòu)建端到端高置信度驗證體系？
01引言隨著自動駕駛功能復(fù)雜度的指數(shù)級增長，單純依賴道路測試進(jìn)行驗證的成本高昂、周期漫長且無法窮盡所有可能的邊緣場景。仿真測試因此成為研發(fā)流程中不可或缺...
SOA完美的解決了汽車軟件架構(gòu)面臨的各種挑戰(zhàn)
自動駕駛的應(yīng)用有著高可靠、高性能、高并發(fā)以及模塊化的需求特征，而實時、安全、開放的自動駕駛平臺是實現(xiàn)這些的關(guān)鍵之一，同時也是推動“軟件定義汽車”的重要基礎(chǔ)。
此工作流使用 MATLAB 和 RoadRunner 產(chǎn)品完成，它提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來創(chuàng)建虛擬場景，使安波福的工程師能夠通過仿真嚴(yán)格驗證 ADAS/...
2022年1-8月國內(nèi)新車座椅需求量為6309萬個，其中織物占比21.7%，真皮占比18.8%，仿皮占比47.8%。就座椅功能來看，座椅加熱的裝配率為7...
圖像傳感器相當(dāng)于汽車的眼睛，支持 ADAS 功能，例如車道偏離警告、行人檢測和緊急制動。它們幫助汽車系統(tǒng)評估周圍環(huán)境并監(jiān)控駕駛員的行為。未來，它們還將協(xié)...
2023-10-18 標(biāo)簽：圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)安全adas 1.1k 0
如何入門面向自動駕駛領(lǐng)域的視覺Transformer？
理解Transformer背后的理論基礎(chǔ)，比如自注意力機(jī)制（self-attention）, 位置編碼（positional embedding），目標(biāo)...
2023-07-09 標(biāo)簽：自動駕駛深度學(xué)習(xí)Transformer 1.1k 0
**卡爾曼濾波**自從1960被Kalman發(fā)明并應(yīng)用到阿波羅登月計劃之后一直經(jīng)久不衰，直到現(xiàn)在也被機(jī)器人、自動駕駛、飛行控制等領(lǐng)域應(yīng)用?；A(chǔ)卡爾曼濾波...
基于區(qū)塊鏈的自動駕駛車輛電池壽命預(yù)測方法
雖然汽車行業(yè)在自動駕駛方面已經(jīng)取得了快速進(jìn)展，但現(xiàn)實情況是，我們?nèi)匀恢皇翘幱陂_發(fā)階段。一些建議提到，最早要到2034年，我們才能看到自動駕駛汽車上路。
2020-04-17 標(biāo)簽：自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 1.1k 0
自動駕駛軟件中應(yīng)用層軟件的開發(fā)設(shè)計分析
功能狀態(tài)機(jī)是指各項自動駕駛功能的運(yùn)行狀態(tài)機(jī)，比如車道偏離預(yù)警 Lane Departure Warning (LDW)、自適應(yīng)巡航 Automated ...
2023-02-16 標(biāo)簽：人機(jī)交互狀態(tài)機(jī)自動駕駛 1.1k 0
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