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标签:自主驾驶

基于物理的雷达建模:提高安全性
通过有限元分析软件- 2022年12月7日-评论:0

自动驾驶正在给全球汽车行业带来革命。随着每一款新车型的推出，汽车都变得更加智能，能够更独立地对车道标志、路标、其他车辆和行人等外部信号做出反应。然而，通过人工智能制定正确的反应取决于汽车的感知系统的完美表现，包括雷达和自动驾驶系统。»阅读更多

我们对自动驾驶的人工智能太苛刻了吗?
通过弗兰克Schirrmeister- 2022年11月3日-评论

我最近参加了底特律的“ISO 26262 & SOTIF实施”会议并发表了演讲。它的副标题是“采取综合方法实现汽车安全”。三天后，我的脑子里就满是ISO/SAE和其他标准的数字。在第二天结束时，在又一个欺骗自动驾驶原型机做出错误行为的例子之后，我叹了口气，问道……»阅读更多

驱动程序监控增加了复杂性，增加了隐私问题
通过玛丽·c·巴卡- 2022年9月1日-评论:0

当你看着路的时候，你的车可能也在看着你。汽车行业向自动驾驶技术的过渡意味着汽车越来越多地配备了衡量驾驶员警觉性和参与度的功能，以及许多其他数据点。高管们表示，这些功能挽救了生命，刺激了创新，但同时也提出了重大的技术、法律和道德问题。»阅读更多

随着数据飞速增长，汽车带宽问题日益严重
通过安Mutschler- 2022年6月2日-评论:0

随着车辆内部、车辆之间以及车辆与基础设施之间的数据传输量持续快速增长，未来车辆的带宽需求将出现爆炸式增长。这些数据将是各种功能所必需的，其中一些已经在这里，许多仍在开发中。在安全方面，这包括从早期预警系统……»阅读更多

使用仿真功能改进ADAS和AV测试
通过Keysight- 2022年5月25日-意见:0

创建安全可靠的自动驾驶(AD)系统是一项复杂的任务。自动驾驶汽车(av)有数百个传感器，所有这些传感器都需要在车内相互协作，并与其他智能车辆协同工作。实现自动驾驶功能的软件算法最终需要综合从这些传感器收集到的所有信息，以确保车辆做出反应……»阅读更多

自动驾驶目标检测与轨迹预测的数据融合方案
通过技术文件链接- 2022年5月23日-意见:0

Uber的研究人员发表了一篇题为“传感器数据的多视图融合，以改善自动驾驶中的感知和预测”的新研究论文。“我们提出了一种利用激光雷达返回的多视图表示的目标检测和轨迹预测的端到端方法。我们的方法建立在最先进的鸟瞰(BEV)网络上，该网络融合了体素化特征……»阅读更多

OverlapNet:基于lidar的SLAM闭环
通过技术文件链接- 2022年3月24日-意见:0

摘要:“同步定位与映射(SLAM)是大多数自主系统所需要的基本能力。在本文中，我们解决了基于自动驾驶汽车记录的三维激光扫描的SLAM闭环问题。我们的方法利用了一个深度神经网络，利用激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭包。它估计了一个图像重叠基因…»阅读更多

汽车雷达:我们为什么需要雷达?
通过玛尔塔·马丁内斯·巴斯克斯- 2022年3月24日-意见:0

通信和传感技术已经改变了汽车行业。汽车越来越多地包含了与环境交互的功能和系统，获得对周围空间的感知，与其他车辆和基础设施联网，并检测可能的危险来源。我们可以认为车辆已经获得了自己的“感官”:它们知道自己在哪里……»阅读更多

ADAS: MIPI是关键
通过约瑟夫·罗德里格斯- 2022年3月10日-意见:0

MIPI的巨大设计和制造基础使高分辨率、小型化数码相机成为可能，MIPI应用的宇宙已经扩展到汽车世界。如今的汽车，特别是随着先进驾驶辅助系统(ADAS)的日益复杂，充斥着摄像头、传感器和显示器。泊车辅助，司机监控…»阅读更多

先进驾驶辅助系统目标检测模块鲁棒性的增强
通过技术文件链接- 2022年2月7日-评论:0

摘要:为提高先进驾驶辅助系统(ADAS)中目标检测方案的鲁棒性，提出了一种集紧凑目标检测器和周围环境状况分类器为一体的统一系统。ADAS的发明是为了提高自动驾驶系统的交通安全性和有效性，其中目标检测起着极其重要的作用。»阅读更多

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