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- 一、简介低成本 AM62x Sitara? MPU 系列应用处理器专为 Linux? 应用开发而构建。凭借可扩展的 Arm? Cortex?-A53 性能和嵌入式功能，例如双显示支持和 3D 图形加速，以及一组广泛的外设，AM62x 器件非常适合广泛的工业和汽车应用，同时还提供智能功能和优化的电源架构。AM62x Sitara? 处理器的 13mm x 13mm 封装 (ALW) 型号是工业级处理器，而 17.2mm x 17.2mm 封装 (AMC) 型号则满足 AEC-Q100 汽车标准。可以使用集成
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德州仪器 汽车电子 视觉 HMI
- 在深圳这片充满创新活力的土地上，有一家企业宛如一颗璀璨的科技新星，在人形机器人产业链中熠熠生辉，它就是奥比中光。自2013年创立以来，奥比中光便踏上了一条充满挑战与机遇的征程，致力于成为人形机器人视觉领域的领航者，而如今，它也正一步步实现着这个宏伟目标。2013年，怀揣着对3D视觉技术的无限憧憬与热情，奥比中光在深圳正式成立。彼时的科技市场，3D视觉领域尚处于起步阶段，前路布满荆棘。但奥比中光的团队凭借着非凡的勇气与坚定的信念，一头扎进技术研发的海洋。他们深知，要在这个竞争激烈的领域站稳脚跟，必须构建起一
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人形机器人，视觉，奥比中光
- 在数字图像技术飞速发展的今天，从智能手机摄像头到工业级视觉检测系统，对图像质量的要求已突破传统界限。半导体行业面临的核心挑战在于：如何在有限的硬件资源下，实现高分辨率、高动态范围（HDR）以及实时处理能力。IONOS-IP-Cores系列技术模块的诞生，正是为了解决这一系列难题，为图像处理领域提供了全新的解决方案。技术背景：重新定义图像处理流水线传统图像处理流程往往面临三大痛点：传感器缺陷导致的像素异常、色彩还原失真以及动态范围不足。IONOS-IP-Cores通过模块化设计，将复杂的图像处理任务分解为可
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莱迪思 汽车电子 视觉
- 摘要本论文是在高级驾驶员辅助系统，特别是自动驾驶车辆的背景下进行的。其目的是提出一种增强道路车辆定位的方法。提出的方法是使用摄像头检测车道线，并将其与地图匹配，以定位车辆的正确位置。本文分为三个部分：地图、直线检测器和定位，该地图基于OpenStreetMap数据，线检测器是基于边缘检测的，将结果与迭代最近点算法进行了比较，使用了诸如ROS（用于数据同步）和CUDA（用于并行化）等技术。介绍本文的目的是实现一种使用视觉信息和地图来改进车辆定位的方法。我们还希望验证以下限制：?实时处理?适合车辆使用的廉价设
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汽车电子 ADAS 视觉
- 无线电探测与测距（RADAR）系统已经在许多应用中使用了数十年，涵盖从天气预测到执法的各个领域，汽车领域则在21世纪初开始采用。本文将考察一个典型的汽车应用场景及其相应的发展趋势。如今，道路上已经有数百万基于24 GHz的雷达系统在运行，未来还将有更多基于下一代76-81 GHz系统的雷达问世（例如德州仪器的RFCMOS AWRx产品系列）。从宏观角度来看，雷达系统配置分为图1所示的终端设备类别，并进一步根据其有效范围（距离）进行细分，分别对应从近距离到长距离系统的约1米到400米。图1 基于CMOS的雷
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- 当我们20年后回首往事时，汽车的演变很可能会被认为是近期最伟大的变革之一。未来的汽车演变将深刻地受到驾驶任务自动化的推动。尽管实现安全可靠的半自动驾驶和全自动驾驶有许多方面需要考虑，但很明显，这将需要一个准确、可靠且能够适应合理预算的“视觉”系统。将多种模态（如摄像头、超声波、雷达和激光雷达）融合在一起，可以极大地提高用于确定车辆行动路线的数据的可靠性。处理所有这些信号类型至关重要，最终需要在合理的功耗、价格和性能预算内完成，以支持更安全、可靠且具有商业可行性的解决方案。德州仪器（TI）在信号处理和汽车市
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汽车电子 ADAS 视觉
- 随着高级驾驶辅助系统（ADAS）应用（例如前置摄像头和摄像头监控系统，CMS）中超过200万像素（2MP）分辨率的摄像头成像器的使用越来越广泛，视频数据传输速度的需求也在增加。这些ADAS架构的转变正在推动下一代Flat Panel Display（FPD）-Link? III设备的发展。FPD-Link III序列化器/反序列化器（SerDes）设备正在从现有的并行接口产品系列（如德州仪器的DS90UB933-Q1和DS90UB934-Q1）转向符合移动产业处理器接口（MIPI）标准的4Gbps DS9
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- 当你测试新设计的摄像头模块的视频输出时，是否注意到视频中出现了缓慢移动的条纹、色彩失真、闪烁，甚至是完全没有图像？这些视频问题可能有多种原因：可能是来自开关电源的开关噪声、帧或行之间的电压纹波、系统温度过高，甚至是成像器损坏。在这篇博文中，我将介绍三种设计技术，这些技术可以减少由成像器和图像信号处理器（ISP）引起的负载阶跃导致的电压纹波。这些技术基于“具有YUV422输出、FPD-Link III和同轴电缆供电的汽车1MP摄像头模块参考设计”以及“具有YUV422、FPD-Link III和4V-36V
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- 随着汽车摄像头技术的发展，其分辨率、动态范围和帧率不断提高，电源架构也需要根据具体的应用需求进行定制。在本文中，我将回顾三种可以用于为汽车摄像头模块供电的策略：全分立式全集成式部分集成式本文的重点是那些不包含任何数据处理功能的小型摄像头模块，它们输出原始视频数据到单独的电子控制单元（ECU）。这些模块通常用于环视系统、驾驶员监控系统和后视镜替代系统，并通过用于视频数据输出的同轴电缆接收预调节的供电电压。摄像头模块需要多少功率？设计摄像头模块的电源部分时，第一步是对每个电源轨进行简要的功率预算计算。这与通过
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- 近年来，我国新能源汽车销量占比不断攀升，进入2024年以来，新能源汽车月销占比已超过50%。新能源发展迎来了新的阶段，即进入高阶智能驾驶的高速发展阶段。随着华为、小米、百度等科技巨头的加入，高阶智能驾驶技术不断推陈出新，并已成为各大车企争相追逐的焦点。激光雷达最初被认为是实现高阶自动驾驶不可或缺的核心硬件。其通过发射激光束并接收反射信号，可以精确测量物体与车辆之间的距离，进而构建三维环境模型，帮助自动驾驶系统实现高精度的感知与导航。然而，随着视觉感知技术的成熟，尤其是深度学习和大规模数据训练的应用，纯视觉
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- 全球AIoT和边缘计算厂商研华科技宣布与全球先进的AI解决方案提供商Innodisk达成合作。此次合作将为研华基于Intelx86的AFE-R360解决方案及Innodisk可定制的MIPI摄像头模块提供助力，增强基于人工智能的物体传感和识别能力，扩展智能工厂、仓库和零售环境中自主移动机器人（AMR）的视觉应用。借助尖端MIPI摄像头赋能AMR视觉AMR产品较大程度依赖传感器精度和计算性能，以便进行实时物体检测，实现完全的机器人自主。AFE-R360采用3.5英寸SBC，支持多达8个MIPI-CSI通道，
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- 先进的虚拟现实（VR）和扩增实境（AR）如今在专业领域中发挥着举足轻重的作用，尤其是与触觉相结合时；在即将到来的时代，我们的数字互动的触觉细微差别将与现实变得难以区分。先进的虚拟现实（VR）以其复杂的图形和音频欺骗我们的感官，使我们对虚拟提示做出本能的反应。虽然VR和扩增实境（AR）的显着足迹是在游戏领域，但现在在专业领域中也发挥着举足轻重的作用，尤其是与触觉相结合时。这种技巧的结合，让我们不仅可以虚拟地触摸物体，还可以辨别它的质地、温度和阻力。这种触觉回馈在专业应用中变得至关重要：例如，外科医生需要在远
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触觉整合 VR AR 视觉
- 为了应对人工成本上升和人口老龄化的挑战，世界各地的公司都在寻求创新的解决方案来优化资源并保持竞争力，这使得自动化比以往任何时候都更加重要。迎接机器人市场快速发展的趋势，研华推出面向AMR机器人应用AFE-R系列产品：AFE-R360和AFE-R770。该系列产品针对机器人应用的挑战，提供从传感器验证，抗干扰，高可靠与集成化AI等全方位解决方案。AFE-R360支持AMR常用的深度视觉解决方案，而AFE-R770从设计阶段就集成了IMU传感器和TVS保护。这两个产品都提供传感器集成，确保硬件兼容性，并提供软
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- 在更快的连接速度、更高的自动化程度和更智能系统的推动下，工业4.0加快了视觉技术在制造业中的应用，并将智能化引入到以往简单的数据采集系统中。上一代视觉系统负责捕捉图像，对其进行封装以供传输，并为后续的FPGA、ASIC或昂贵的SoC等器件提供图像数据进行处理。如今，工业5.0更进一步，通过在整个数据通路中融入人工智能（AI）与机器学习（ML），实现大规模定制化。摄像头变得智能化，具备在应用层面处理的图像数据，仅输出用于决策的元数据。这两代之间的关键发展是关注边缘端发生的变化。我们世界本质上以模拟为主，许多
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视觉 图像传感器 Onsemi
- 英特尔NCS 2由最新一代的英特尔VPU（视觉处理单元）支持–英特尔Movidius Myriad X VPU。这是第一个具有神经计算引擎的VPU，可提供额外的性能。诸如Caffe，Tensor Flow或MXNet之类的深度学习神经网络可以与NCS2上的OpenVINO工具包集成。这些机器学习框架针对全新的深度神经网络（DNN）推理引擎进行了优化，该引擎提供的性能是前一代的八倍。 借助电脑和Intel NCS2，开发人员可以启动其AI和计算机视觉应用的开发，并在几分钟内执行。英特尔NCS2在标准USB
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