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自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，比如，谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。
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每个自动驾驶应用都结合了一组特定的功能和一定程度的驾驶员脱离，即在一定程度上由驾驶员负责的前提下进行纵向和横向自动化的组合。
当前自动驾驶中，大规模的人工智能算法模型和大规模数据集中化分析均放在云端进行。因为，云端拥有大量的计算资源，可以在极短的时间内完成数据的处理，但是仅依靠...
环境感知作为实现自动驾驶的首要环节，主要是通过智能网联汽车搭载的视觉相机、激光雷达、毫米波雷达等传感器感知周围的道路环境并快速准确的获取周围目标的类别、...
导读 对于数据的存储落盘来说，占据绝大部分存储空间的数据来自于相机传感器，特别是当前的数采需求可能需要6-8个800M像素的相机采集，进行RAW数据落盘...
随着毫米波雷达技术的演进，我们看到 4D 成像毫米波雷达的技术指标比起传统 3D 毫米波雷达有了大幅的改进，包括多了一个高度维度，看得更远，点云更密集，...
随着新能源汽车和自动驾驶的超高速发展，电源相关类的芯片在汽车应用越来越多，同时也频繁地出现EMC的挑战和问题。
新能源汽车需要怎样的主驱逆变器？汽车厂商又如何选择合适的主驱方案？
随着新能源汽车的发展，其关键部件主驱逆变器的重要性越来越高。市场对主驱逆变器提出了哪些核心需求；在不同的需求下，市场上又有哪些流行的主驱技术方案；汽车厂...
以Transformer架构为基础的AI大模型导致了模型参数量激增，短短两年间模型大小扩大了惊人的410倍，运算量更是激增了高达750倍。
在进行电动车电源管理系统测试时，需要注意安全问题，避免电池漏电、短路等危险情况。同时，测试时需要严格按照测试流程进行，确保测试结果的准确性。
随着片上系统（SoC）设计领域的不断发展，设计的复杂性与芯片技术的持续进步紧密交织，共同推动着电子设备未来的发展。
尽管对于多轴无人机来讲自身因为有较高的对称性而导致机器头方向不明显，但通常制造商会通过使用有颜色的桨或机臂来标示机器头朝向。
随着飞行任务的不断复杂化，对飞机性能的要求越来越高，不仅要求飞行距离远(例如运输机)，高度高(高空侦察机)，而且还要求飞机有良好的机动性(例如战斗机)。
自动驾驶已经变成可能，大规模应用只是一个时间问题。大规模网络运维的自动化也必然是业界的趋势，要达到自动驾驶或自动化运维都需要两个共同的条件:一是有足够有...
雷达架构逐渐向分布式处理演进，顺应这样的发展趋势，恩智浦今年年初发布了全新的SAF86xx单芯片RFCMOS汽车雷达SoC，其集成了高性能雷达收发器、多...
从成本的角度来看，SoC芯片的迭代速度很快，如果选错了道路（Mobileye切换英伟达，是个典型的案例），如果不把智能驾驶控制器的规划设计和选型掌握在自...
这需要AI深度学习技术能够很好地解决模式识别能力。视觉模式识别是车辆大量使用的高级深度学习领域。此外，车辆必须能够始终计算其最佳轨迹和速度。
近年来，各种车载应用已在汽车上安装使用，但这给工程师设计电源电路带来了许多挑战。工程师需要在短时间内解决各种设计问题，如降低噪声、减少电路面积、降低功耗...
深度学习（DL）与自动驾驶（AD）的融合标志着该领域的重大飞跃，吸引了学术界和工业界的关注。配备了摄像头和激光雷达的AD系统模拟了类似人类的决策过程。
超声波雷达市场主要由博世（BOSCH）、日本村田（Murata）、日本尼赛拉（Nicera）等占据，国内奥迪威和同致电子具有较高的竞争力。
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