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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、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。在20世紀也已經有數十年的歷史，于21世紀初呈現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，預計于2015年至2017年進入市場銷售。
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當前自動駕駛中，大規模的人工智能算法模型和大規模數據集中化分析均放在云端進行。因為，云端擁有大量的計算資源，可以在極短的時間內完成數據的處理，但是僅依靠...
環境感知作為實現自動駕駛的首要環節，主要是通過智能網聯汽車搭載的視覺相機、激光雷達、毫米波雷達等傳感器感知周圍的道路環境并快速準確的獲取周圍目標的類別、...
導讀 對于數據的存儲落盤來說，占據絕大部分存儲空間的數據來自于相機傳感器，特別是當前的數采需求可能需要6-8個800M像素的相機采集，進行RAW數據落盤...
隨著毫米波雷達技術的演進，我們看到 4D 成像毫米波雷達的技術指標比起傳統 3D 毫米波雷達有了大幅的改進，包括多了一個高度維度，看得更遠，點云更密集，...
隨著新能源汽車和自動駕駛的超高速發展，電源相關類的芯片在汽車應用越來越多，同時也頻繁地出現EMC的挑戰和問題。
新能源汽車需要怎樣的主驅逆變器？汽車廠商又如何選擇合適的主驅方案？
隨著新能源汽車的發展，其關鍵部件主驅逆變器的重要性越來越高。市場對主驅逆變器提出了哪些核心需求；在不同的需求下，市場上又有哪些流行的主驅技術方案；汽車廠...
以Transformer架構為基礎的AI大模型導致了模型參數量激增，短短兩年間模型大小擴大了驚人的410倍，運算量更是激增了高達750倍。
在進行電動車電源管理系統測試時，需要注意安全問題，避免電池漏電、短路等危險情況。同時，測試時需要嚴格按照測試流程進行，確保測試結果的準確性。
隨著片上系統（SoC）設計領域的不斷發展，設計的復雜性與芯片技術的持續進步緊密交織，共同推動著電子設備未來的發展。
盡管對于多軸無人機來講自身因為有較高的對稱性而導致機器頭方向不明顯，但通常制造商會通過使用有顏色的槳或機臂來標示機器頭朝向。
隨著飛行任務的不斷復雜化，對飛機性能的要求越來越高，不僅要求飛行距離遠(例如運輸機)，高度高(高空偵察機)，而且還要求飛機有良好的機動性(例如戰斗機)。
自動駕駛已經變成可能，大規模應用只是一個時間問題。大規模網絡運維的自動化也必然是業界的趨勢，要達到自動駕駛或自動化運維都需要兩個共同的條件:一是有足夠有...
雷達架構逐漸向分布式處理演進，順應這樣的發展趨勢，恩智浦今年年初發布了全新的SAF86xx單芯片RFCMOS汽車雷達SoC，其集成了高性能雷達收發器、多...
從成本的角度來看，SoC芯片的迭代速度很快，如果選錯了道路（Mobileye切換英偉達，是個典型的案例），如果不把智能駕駛控制器的規劃設計和選型掌握在自...
這需要AI深度學習技術能夠很好地解決模式識別能力。視覺模式識別是車輛大量使用的高級深度學習領域。此外，車輛必須能夠始終計算其最佳軌跡和速度。
近年來，各種車載應用已在汽車上安裝使用，但這給工程師設計電源電路帶來了許多挑戰。工程師需要在短時間內解決各種設計問題，如降低噪聲、減少電路面積、降低功耗...
深度學習（DL）與自動駕駛（AD）的融合標志著該領域的重大飛躍，吸引了學術界和工業界的關注。配備了攝像頭和激光雷達的AD系統模擬了類似人類的決策過程。
超聲波雷達市場主要由博世（BOSCH）、日本村田（Murata）、日本尼賽拉（Nicera）等占據，國內奧迪威和同致電子具有較高的競爭力。
在乘用車領域，電動助力轉向系統（Electric Power Steering，EPS）相比傳統的液壓助力轉向系統（Hydraulic Power St...
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