
数据闭环的快速周转和低成本是提升模型性能的关键,而4D标签技术在定位和建图上的应用,以及端到端方法的逐步迭代,如从3W点1.0到3.0,进一步突出了技术进步的重要性。车端后处理算法的转变,即算法向云平台迁移,成为增值标注方案的一部分,显示了自动驾驶技术的发展趋..

混合动力系统架构-下|盖世大学堂混动系统系列知识讲解一、混动系统模式切换原则与SOC控制概述混合动力系统主要包含REEV(增程式电动)、HEV(混合动力汽车)、PHEV(插电式混合动力汽车)等类型,其模式切换依据热效率、SOC(荷电状态)、SOP(标准操作程序)、温度以及..

如何保证自动驾驶的安全性-上 | 盖世大学堂舱驾、行泊一体系列知识讲解一、自动驾驶安全性问题在自动驾驶技术蓬勃发展的当下,其安全性成为了人们关注的焦点。随着辅助驾驶功能逐渐普及,相关事故数据也引发了广泛讨论。据统计,在2021年7月至2022年5月期间,辅助驾驶事..

一、语音交互的工作分工与应用场景在汽车领域,语音交互是重要组成部分。在企业工作中,其研发分工细致,通常会有专人负责不同层面,如负责框架层的人员,以及分别负责底层驱动、HAL(硬件抽象层)、DSP(数字信号处理器)相关工作的人员,甚至DSP的驱动和调试工作可能..

一、驾驶舱的重要性及安全等级驾驶舱在车辆系统中占据重要地位,其安全功能和安全等级高于娱乐舱,主要为驾驶者服务。以导航和车速、胎压、故障显示等功能为例,十年前开车没有导航尚可,但如今车辆若缺失车速、胎压、发动机故障显示,特别是安全气囊故障提示,会严重影..

一、流媒体后视镜技术剖析(一)低延时的严苛要求流媒体后视镜对延时要求极高,需小于40毫秒。摄像头帧率通常为60帧,即每1000毫秒传输60张图片,帧与帧之间间隔约16.7毫秒。图像传输至芯片处理、再到屏幕显示的过程中,TFT屏幕的响应时间在常温下约为25毫秒,这使得实..

自动驾驶技术的核心之一是感知模块,它依赖于多种传感器如毫米波雷达和摄像头来识别和分类周围环境中的物体,包括行人、车辆和障碍物。这些传感器收集的数据被传递给神经网络进行处理,借鉴生物神经系统的结构,通过多层处理和学习,实现对环境的精准理解。特别地,BEV..

在自动驾驶技术蓬勃发展的当下,数据闭环成为推动其持续演进的核心驱动力。这一概念贯穿于自动驾驶系统从数据采集、处理、模型训练,到仿真测试、车端部署与反馈优化的全过程,是实现自动驾驶技术从理论迈向实际应用、从初级阶段走向高度智能化的关键所在。一、自动驾驶..

SoC,即片上系统,英文全称为system on chip,是将多种不同类型的芯片集成在一块芯片上的技术。这些集成的芯片包括中央处理器(CPU,central processing unit)、图形处理器(GPU,graphic process ingunit)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)..

一、芯片SoC选型差异在芯片系统级芯片(SoC)选型与域控设计领域,应用场景的差异会导致选型策略大相径庭。以自动驾驶和智能座舱这两个典型场景为例,便能清晰地看到这种差异。在自动驾驶场景中,芯片选型有着特定的需求。若要实现自动驾驶功能,神经网络处理单元(NPU..
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