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标签:传感器融合

构建元宇宙，第二部分:技术
通过Pottier雷米- 2022年8月11日-评论:0

在我关于元宇宙的第一篇文章中，我探讨了元宇宙背后的非凡愿景和驱动力，以及一些潜在的用例。在第二部分中，我将概述实现它所需的技术。元宇宙将依赖于一系列现有的和新的硬件和软件技术，这将使新服务和新方法的开发成为可能……»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

未知因素导致汽车IC可靠性成本上升
通过埃德·斯珀林- 2022年2月8日-评论:2

汽车芯片制造商正在考虑各种选择，以提高从传感器到人工智能等各种用途的集成电路的可靠性。但总的来说，它们可能会增加流程步骤的数量，增加制造和包装所花费的时间，并引发人们对需要收集、共享和存储的数据量的担忧。会计高级专业…»阅读更多

感知和V2V通信传感器之间的数据关联
通过技术文件链接- 2022年2月7日-评论:0

摘要:“车辆、基础设施和其他交通参与者之间的连接为汽车安全应用带来了一个新的维度。很快，所有新生产的汽车除了现有的高级驾驶辅助系统(ADAS)外，还将配备V2X通信调制解调器。确定相同目标的不同传感器测量值是至关重要的(…»阅读更多

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
通过技术文件链接- 2022年1月11日-意见:0

“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，该网络融合了一系列历史激光雷达数据的体素化特征以及栅格化高清地图，以执行检测和预测任务。我们扩展了BEV网络…»阅读更多

2022年汽车业展望
通过安Mutschler- 2022年1月6日-意见:0

今年，汽车行业正在扩大其关注的范围，迁移到新的架构，这些架构包含更好的安全性、更快的数据移动以及最终更易于管理的成本。汽车行业正面临着短期和长期的挑战。从短期来看，芯片短缺仍然是全球汽车制造商最担心的问题。这种短缺推迟了新车的交付……»阅读更多

制造业向人工智能转型
通过官约翰- 2022年1月6日-意见:0

人工智能正被注入物联网，为显著提高制造业生产率、改善正常运行时间和降低成本奠定了基础——无论市场细分如何。提高制造设备可靠性和效率的传统方法是定期定期维护。虽然这是一个改进，只是修理或更换设备，当我…»阅读更多

不间断需求方
通过埃德·斯珀林- 2021年12月28日-意见:0

在关闭电路以节省电力和唤醒电路以响应语音和视觉命令之间需要权衡。Cadence的产品营销和产品管理总监Prakash Madhvapathy谈到了部署数字信号处理器的最佳方式，为什么多个dsp通常比一个更好，以及不同的方法会有什么惩罚。»阅读更多

传感器技术的创新
通过官约翰- 2021年12月9日-意见:0

传感器是处理器、协处理器和计算模块的“眼睛”和“耳朵”。它们有各种形状、形式和功能，并被部署在快速增长的应用程序中——从边缘计算和物联网，到智慧城市、智能制造、医院、工业、机器学习和汽车。这些用例中的每一个都依赖于芯片来捕获数据。»阅读更多

汽车舱内即将发生巨大变化
通过布来安梅奥- 2021年12月8日-意见:0

我们在车里占据的空间将从单纯的封闭空间转变为驾驶体验的参与者。无论是为了安全还是为了舒适，可能会出现各种各样的传感器来监控车辆的“内容”。总体方法被称为舱内监控系统(ICMS)，但具体应用差异很大。“客舱传感…»阅读更多

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