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佐思汽研发布《2024年自动驾驶地图行业研究报告》。 随着高精度地图资质监管收紧,地图采集成本、更新频率、覆盖范围等问题凸显,以及城市NOA的快速发展,2023年“轻地图”的智驾方案成为热门话题,该方案降低了对离线高精度地图的依赖,高精度地图的发展遇到挑战。 从自动驾驶的发展进程看,一段时间内将持续处于人机共驾阶段,这个阶段对地图的需求并不一定是要高精度地图,针对不同地图互补特性整合的多源地图可能更适合该阶段的自动驾驶需求。 新一代自动驾驶地图发展情况下,各方如何应对? 政府:收紧高精度地图测
近日,全球领先的场景物流无人驾驶技术提供商斯年智驾完成了新一轮的融资,融资规模高达数亿元。这次融资是该公司自成立以来第六轮融资,也是2024年自动驾驶行业首笔融资。本轮融资由力合资本和浙江金投鼎新(浙江金控旗下管理人)共同领投。 斯年智驾一直以来致力于研发和推广无人驾驶技术在场景物流领域的应用。他们提出的场景物流无人驾驶业务板块,涵盖了港口、散货集散地、物流园区和场间短驳等多个场景。在稳固港口核心场景市场占有率的同时,他们还加速推进可通用的封闭和半开放物流运输场景的产品化进程。 根据高工智能汽
单片机应用系统中,常有用单片机的IO口来实现自关机(彻底关机)的功能。一般用单片机的一个IO口控制一个电子开关来实现,因单片机关电后,失去电源,所以在关机时,实现关机的IO口的电平必须用低电平。 但在这里有一个矛盾,就是在电子开关关闭电源时,因有电源滤波电容的存在,单片机系统的电压不是立即变为0,而是慢慢变低,当电压低到一定电压时,单片机 将进入复位状态、或程序跑飞状态、或不确定状态,此时单片机控制关电的IO口也可能变回高电平,将使电子开关重新开通。 解决方法: 一般单片机最低工作电压要比正常
自动驾驶,从字面上也可以看出来,就是让机器代替人来开车,而我们人类则撒手不管,吃着火锅、唱着曲儿、搓着麻将。   当然,这是自动驾驶的最高状态,就目前技术阶段,还必须有人来解决一些突发情况,我们会在接下来的日子里越来越多的接触到汽车的自动驾驶方面的信息。 PART 01   认识自动驾驶 1.1 什么是自动驾驶? 自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。   有点
2023 年 10 月 27 日,蛰伏了 3 年之久的极越 01 正式上市,相比于已经曝光到几乎明牌的整车,我更对极越 01 所搭载的这套辅助驾驶系统更感兴趣。 主要有两个点: Apollo 高阶自动驾驶能力全面赋能 单挑特斯拉,中国唯一的量产纯视觉方案 这两个点提取一个关键词最终都落在了「纯视觉」上,如果长期研究辅助驾驶技术的对纯视觉辅助驾驶方案都不陌生,这是目前仅有特斯拉一家量产应用上车的智驾方案。 在 2023 年新能源汽车行业如此内卷的态势下,极越 01 作为一个新选手要用什么姿态来夺
目前,柔性屏及各种可穿戴电子已经成了消费电子行业的趋势之一,柔性材料的多层结构,使得加工柔性材料成了一大考题。 柔性OLED屏手机弯曲、折叠、柔性的新性能对生产加工工艺也提出了更高的要求。其中,约70%的手机加工链和制造环节都用到了多种不同的激光工艺。在柔性OLED生产过程中,激光加工对各段制程起着至关重要的作用。 然而做出这样的一块全球领先的屏幕并不容易,由于制程工艺等原因,屏在点亮时可能会有一些异常亮点缺陷,这些缺陷的存在,可能会使屏品质等级下降甚至报废,直接影响产品良率和出货。激光自动修
2023年城市NOA成为自动驾驶新的战场,各车企纷纷发布新产品、立下新目标,要在高阶辅助驾驶的赛场上大展身手。感知模块作为自动驾驶流程中的第一环,也是将物理世界与车机大脑相连接的重要一环。如何让汽车像人类一样,将“眼前所看”转化为“脑中所想”,进一步变成“所作所为”,对于算法模型有很大的考验。基于Transformer模型的BEV技术成为当下的热门选择。 亿欧汽车始终关注智能电动汽车领域的技术进展与商业动态,特此撰写BEV+Transformer系列文章,从技术、商业、趋势三个维度分别入手,深
对自动驾驶汽车日益增长的兴趣刺激了激光雷达技术的重大发展。这些3D激光雷达传感器因其通过激光脉冲测量距离的准确环境感知而受到高度重视,因此已成为自主运输不可或缺的安全组件。因此,移动部门对它们的需求很大,并且对该技术的进一步发展有很大兴趣 在这种兴趣激增之前,激光雷达已经使用了几年,主要用于研究、制图和空间分析。然而,早期的设备价格昂贵,通常体积庞大,并且需要经常维护。技术进步现在已经使它们更强大、维护更少、成本更低、用户友好,即使对于没有专业3D数据分析专业知识的个人也是如此。 这种转变使激
作者:匡吉 自动驾驶技术在20世纪初的概念和实验主要集中在车辆自动化和遥控方面。到了20世纪80年代和90年代,随着计算机技术和人工智能的发展,自动驾驶技术开始取得显著进展。这一时期,一些大学和研究机构开始开发原型车辆,能够在特定条件下实现自动驾驶。 进入21世纪,自动驾驶技术迎来了快速发展期。随着传感器、算法、计算能力和大数据技术的进步,多家科技公司和汽车制造商开始投入巨资研发自动驾驶车辆。 目前,自动驾驶技术正处于逐步成熟阶段,虽然还面临着技术、法律、伦理和安全等多方面的挑战,但其发展潜力
1. 多传感器融合需求概述 建图定位:感知自身状态;环境感知:感知外部状态     根据传感器测量的是自身状态还是周围环境状态,可分为主要用于建图定位的运动感知类传感器和环境感知类传感器。     一种传感器无法满足需求侧所有场景的感知,因此需要对多种传感器进行融合,取长补短。   2. 多传感器硬件系统的构建 2.1 环境感知多传感器分析   人可以通过看和听来感知世界,车也可以。 通过看的方式,主要是借助电磁波。按照波长由大到小,依次是毫米波雷达、相机、激光雷达。不用红外线波段的原因是室外