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- 自动驾驶甚至部分自动驾驶所面临的挑战，比人们有时预想的要多得多，这并不是什么新鲜事，也不是新出现的情况。如今，从一个完全可运行的原型到一个面向大众市场的可交付解决方案之间，仍然存在许多障碍：道路基础设施、可靠性、安全性、接受度、人类行为、法规……尽管如此，进步仍在不断取得，有时会有重大突破，有时则是通过小的逐步改进来实现，正如今天在数十个城市运营的众多全自动驾驶共享车队和穿梭巴士，以及配备L2+和L3自动驾驶辅助系统的汽车车型数量不断增加所证明的那样。那么，如何加速这一进步呢？历史表明，合作和思想的交流能
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- 技术背景毫米波雷达技术自20世纪末开始应用于汽车领域，经过二十余年的发展，已成为现代汽车主动安全系统的核心技术支柱。在自动驾驶技术快速发展的今天，车载传感器系统对雷达芯片提出了更高要求：需要更小的体积、更低的功耗、更强的环境适应能力，以及更智能的信号处理能力。传统分立式雷达系统存在的体积过大、功耗过高、调试复杂等问题，促使半导体行业向高度集成化的MMIC（单片微波集成电路）方向发展。STRADA431作为新一代24 GHz收发器芯片，代表了当前汽车雷达芯片技术的最高水平。该芯片将发射机、接收机、频率合成器
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- 3月26日消息，据媒体报道，零跑汽车即将在4月10日推出其新车型B10，并计划在同一时间开始大规模交付。此次B10系列共推出五款车型，预售价格从10.98万元至13.98万元不等。零跑汽车官方发布海报称，零跑B10预售48小时，订单已达成31688台具体车型包括510舒享智驾版、510悦享智驾版、510激光雷达智驾版、600悦享智驾版以及600激光雷达智驾版。B10车型的亮点在于其“同级唯一”的激光雷达和8650芯片智能驾驶方案，能够实现高速及城区自动领航辅助功能。智能座舱则采用8295芯片，并且语音助手
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- 3月19日消息，英伟达GTC 2025大会的主题演讲中，英伟达CEO黄仁勋带来了一个重磅消息：通用汽车与英伟达正式达成合作，将英伟达的AI技术深度应用于自动驾驶汽车领域。通用汽车可使用英伟达的人工智能芯片和软件，为其车辆开发自动驾驶技术，并改善工厂的工作流程。此外，黄仁勋还宣布了NVIDIA Halos，这是一个专注于汽车安全的AI解决方案。他自豪地表示：“我们是世界上第一家对每一行代码进行安全评估的公司。”这也意味着英伟达在自动驾驶安全领域已经走在了行业前列。黄仁勋还提到，英伟达在自动驾驶行业的贡献无处
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- 1. 行泊一体化域控制器安装量同比飙升 61.9%，整体渗透率超过 10%。?在当前 EEA 集中化和 OEM 降低成本需求的大趋势下，驾驶-停车集成、驾驶舱-停车集成和驾驶舱-驾驶集成（驾驶舱-驾驶-停车）域控制器应运而生。与驾驶舱-泊车一体化和驾驶舱-驾驶一体化相比，驾-泊一体化实现较早，发展相对成熟。行车共存于 2021 年开始应用，并于 2022 年投入量产。2024 年前三季度，安装了行泊一体化域控制器的汽车销量近 165.1 万辆，同比增长 61.9%。??&nb
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- 尽管只有大约 25% 的汽车旅行发生在天黑之后，但几乎一半的致命事故发生在夜间。随着我们的车辆变得更加先进甚至自动驾驶，检测和避免这些碰撞的方法也必须不断发展。当前的系统通常很复杂、资源密集或在黑暗中运行不佳。但现在，在 ACS Nano 上报告的研究人员设计了一种简单、省电的碰撞探测器，其灵感来自昆虫避免相互碰撞的方式。车辆中已经包含许多防撞系统 （CAS），当物体靠得太近时，它们会自动制动。有些通过分析汽车周围空间的图像来作，但在大雨或弱光等条件下，图像并不那么清晰。为了弥补这一点
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- ADAS 冗余系统定义框架发展对于自动驾驶汽车，安全是首要前提。只有当 ADAS 完全冗余时，才能确保真正的安全。目前，大多数主机厂、Tier 1供应商和L4级自动驾驶公司的冗余设计主要是软硬件备份：软件：算法冗余，例如广汽集团最新的ADiGO PILOT智能驾驶系统采用了AEB功能算法，视觉+雷达融合算法和视觉算法实时冗余验证策略，最大限度地提高了AEB的可靠性。硬件：体现在不同的功能位置。感知端、决策端、执行端、电源端等均采用双冗余或多冗余设计，确保当其中一个系统发生故障时，另一个具有相同功能的系统能
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- 去年由萝卜快跑引发的行业热议，“被机器人取代的人是谁？”，大家都认为是汽车司机。同时，汽车制造商面临着主要由科技行业推动的自动驾驶汽车颠覆，相关的许多消费者期望他们的下一辆汽车是完全自动驾驶的。但是，仔细研究实现高级自动驾驶所需的技术表明，时间要长得多，这样的车辆可能还需要五到十年的时间。智能座舱层级层级特点LO:基础座舱此类座舱多配备于电动化、智能化之前的传统汽车上。座舱仅能提供舱内部分场景的基础服务功能，且所有的任务执行皆发生于座舱之内。L1:感知座舱具备对舱域内的如导航、音乐等确定的部分功能进行远程
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- 继2月21日与上汽签署深度合作协议之后，华为智选车模式再下一城。在原来的四界-与赛力斯合作的问界、与奇瑞合作的智界、与北汽合作的享界、与江淮合作的尊界-之外，与上汽合作的尚界成了华为智选车模式下的第五个品牌。 不只是智选车模式一路开疆拓土，华为的HI模式和HI Plus模式也在一路攻城略地,取得了丰硕的成果。除了与长安合作的阿维塔和深蓝、与北汽合作的极狐，华为与广汽的合作也将采用HI Plus模式，不止如此，东风岚图将全系搭载华为高阶智驾和鸿蒙座舱，一汽奥迪、比亚迪方程豹也在不遗余力地将华为高阶智驾和基础
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- 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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- 多年来，由于汽车安全性越来越受重视，推动了许多重要创新的出现，如防抱死制动系统、安全气囊和高强度安全座仓和碰撞缓冲区等。德国汽车制造商率先利用许多最先进的技术来提高驾驶员安全和整体驾驶体验。例如，在过去二十年中，德国汽车最先推出主动式车道保持辅助，当车辆偏离车道时通过振动方向盘提醒驾驶员。然后就是侧方雷达，帮助驾驶员安全变道。如果有车辆处于本车的变道盲点，它会通过在外后视镜上亮灯提醒驾驶员。后来又出现了停车-前进和制动辅助，这是巡航控制的延伸，可以在追尾碰撞即将发生前快速施加制动，以减小事故危险。安全技术
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- 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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- 未来某一天，整个社会可能会对人工智能以安全的方式驾驶车辆从一个地方到另一个地方感到相对舒适。至于这一转折点何时到来，我无法预知；然而，我认为到那时，“智能”部分可能会比“人工”部分更接近“真实”。与此同时，通过深度学习技术实现的人工智能的实际应用，可以在车辆安全系统的发展中发挥重要作用，而这些车辆的安全系统更容易被普通消费者掌握和使用。深度学习是一个已有数十年历史的概念，但由于特定的应用、技术（当然还有）通用计算平台的性能，它现在变得更加相关。深度学习的“深度”来自于在输入层和输出层之间实现的隐藏层数量，
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- 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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adas介绍
高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System）是利用安装在车上的各式各样传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 近年来ADAS市场增长迅 [
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