- ADAS 冗余系統定義框架發展對于自動駕駛汽車，安全是首要前提。只有當 ADAS 完全冗余時，才能確保真正的安全。目前，大多數主機廠、Tier 1供應商和L4級自動駕駛公司的冗余設計主要是軟硬件備份：軟件：算法冗余，例如廣汽集團最新的ADiGO PILOT智能駕駛系統采用了AEB功能算法，視覺+雷達融合算法和視覺算法實時冗余驗證策略，最大限度地提高了AEB的可靠性。硬件：體現在不同的功能位置。感知端、決策端、執行端、電源端等均采用雙冗余或多冗余設計，確保當其中一個系統發生故障時，另一個具有相同功能的系統能
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- 去年由蘿卜快跑引發的行業熱議，“被機器人取代的人是誰？”，大家都認為是汽車司機。同時，汽車制造商面臨著主要由科技行業推動的自動駕駛汽車顛覆，相關的許多消費者期望他們的下一輛汽車是完全自動駕駛的。但是，仔細研究實現高級自動駕駛所需的技術表明，時間要長得多，這樣的車輛可能還需要五到十年的時間。智能座艙層級層級特點LO:基礎座艙此類座艙多配備于電動化、智能化之前的傳統汽車上。座艙僅能提供艙內部分場景的基礎服務功能，且所有的任務執行皆發生于座艙之內。L1:感知座艙具備對艙域內的如導航、音樂等確定的部分功能進行遠程
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- 繼2月21日與上汽簽署深度合作協議之后，華為智選車模式再下一城。在原來的四界-與賽力斯合作的問界、與奇瑞合作的智界、與北汽合作的享界、與江淮合作的尊界-之外，與上汽合作的尚界成了華為智選車模式下的第五個品牌。 不只是智選車模式一路開疆拓土，華為的HI模式和HI Plus模式也在一路攻城略地,取得了豐碩的成果。除了與長安合作的阿維塔和深藍、與北汽合作的極狐，華為與廣汽的合作也將采用HI Plus模式，不止如此，東風嵐圖將全系搭載華為高階智駕和鴻蒙座艙，一汽奧迪、比亞迪方程豹也在不遺余力地將華為高階智駕和基礎
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- 摘要本論文是在高級駕駛員輔助系統，特別是自動駕駛車輛的背景下進行的。其目的是提出一種增強道路車輛定位的方法。提出的方法是使用攝像頭檢測車道線，并將其與地圖匹配，以定位車輛的正確位置。本文分為三個部分：地圖、直線檢測器和定位，該地圖基于OpenStreetMap數據，線檢測器是基于邊緣檢測的，將結果與迭代最近點算法進行了比較，使用了諸如ROS（用于數據同步）和CUDA（用于并行化）等技術。介紹本文的目的是實現一種使用視覺信息和地圖來改進車輛定位的方法。我們還希望驗證以下限制：?實時處理?適合車輛使用的廉價設
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- 多年來，由于汽車安全性越來越受重視，推動了許多重要創新的出現，如防抱死制動系統、安全氣囊和高強度安全座倉和碰撞緩沖區等。德國汽車制造商率先利用許多最先進的技術來提高駕駛員安全和整體駕駛體驗。例如，在過去二十年中，德國汽車最先推出主動式車道保持輔助，當車輛偏離車道時通過振動方向盤提醒駕駛員。然后就是側方雷達，幫助駕駛員安全變道。如果有車輛處于本車的變道盲點，它會通過在外后視鏡上亮燈提醒駕駛員。后來又出現了停車-前進和制動輔助，這是巡航控制的延伸，可以在追尾碰撞即將發生前快速施加制動，以減小事故危險。安全技術
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- 無線電探測與測距（RADAR）系統已經在許多應用中使用了數十年，涵蓋從天氣預測到執法的各個領域，汽車領域則在21世紀初開始采用。本文將考察一個典型的汽車應用場景及其相應的發展趨勢。如今，道路上已經有數百萬基于24 GHz的雷達系統在運行，未來還將有更多基于下一代76-81 GHz系統的雷達問世（例如德州儀器的RFCMOS AWRx產品系列）。從宏觀角度來看，雷達系統配置分為圖1所示的終端設備類別，并進一步根據其有效范圍（距離）進行細分，分別對應從近距離到長距離系統的約1米到400米。圖1 基于CMOS的雷
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- 當我們20年后回首往事時，汽車的演變很可能會被認為是近期最偉大的變革之一。未來的汽車演變將深刻地受到駕駛任務自動化的推動。盡管實現安全可靠的半自動駕駛和全自動駕駛有許多方面需要考慮，但很明顯，這將需要一個準確、可靠且能夠適應合理預算的“視覺”系統。將多種模態（如攝像頭、超聲波、雷達和激光雷達）融合在一起，可以極大地提高用于確定車輛行動路線的數據的可靠性。處理所有這些信號類型至關重要，最終需要在合理的功耗、價格和性能預算內完成，以支持更安全、可靠且具有商業可行性的解決方案。德州儀器（TI）在信號處理和汽車市
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- 未來某一天，整個社會可能會對人工智能以安全的方式駕駛車輛從一個地方到另一個地方感到相對舒適。至于這一轉折點何時到來，我無法預知；然而，我認為到那時，“智能”部分可能會比“人工”部分更接近“真實”。與此同時，通過深度學習技術實現的人工智能的實際應用，可以在車輛安全系統的發展中發揮重要作用，而這些車輛的安全系統更容易被普通消費者掌握和使用。深度學習是一個已有數十年歷史的概念，但由于特定的應用、技術（當然還有）通用計算平臺的性能，它現在變得更加相關。深度學習的“深度”來自于在輸入層和輸出層之間實現的隱藏層數量，
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- 隨著高級駕駛輔助系統（ADAS）應用（例如前置攝像頭和攝像頭監控系統，CMS）中超過200萬像素（2MP）分辨率的攝像頭成像器的使用越來越廣泛，視頻數據傳輸速度的需求也在增加。這些ADAS架構的轉變正在推動下一代Flat Panel Display（FPD）-Link? III設備的發展。FPD-Link III序列化器/反序列化器（SerDes）設備正在從現有的并行接口產品系列（如德州儀器的DS90UB933-Q1和DS90UB934-Q1）轉向符合移動產業處理器接口（MIPI）標準的4Gbps DS9
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- 如今，當人們開始研究購買汽車時，他們很可能會了解到提供便利性和安全性的高級駕駛輔助系統（ADAS）。ADAS的一些功能示例包括車道偏離警告、行人檢測、自動緊急制動、自適應巡航控制和交通標志識別。這些功能的一個共同主題是，它們都是駕駛員需要避免的危險，或者是基于道路上或道路附近的物體需要駕駛員采取行動的事件。配備前置攝像頭模塊的汽車能夠感知前方道路，并為車輛提供物體檢測能力。此外，配備雷達的汽車能夠提供精確的距離測量，但本文的重點將是前置攝像頭。根據特定車輛提供的ADAS功能集，前置攝像頭模塊會有一些差異，
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- 當你測試新設計的攝像頭模塊的視頻輸出時，是否注意到視頻中出現了緩慢移動的條紋、色彩失真、閃爍，甚至是完全沒有圖像？這些視頻問題可能有多種原因：可能是來自開關電源的開關噪聲、幀或行之間的電壓紋波、系統溫度過高，甚至是成像器損壞。在這篇博文中，我將介紹三種設計技術，這些技術可以減少由成像器和圖像信號處理器（ISP）引起的負載階躍導致的電壓紋波。這些技術基于“具有YUV422輸出、FPD-Link III和同軸電纜供電的汽車1MP攝像頭模塊參考設計”以及“具有YUV422、FPD-Link III和4V-36V
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- 當我們駕車穿過社區和城鎮，看到孩子們步行或騎自行車時，我們不禁會想起道路上的安全是多么重要。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）2021年的一項研究顯示，在美國，平均每天有20名行人死于交通事故——相當于每71分鐘就有一人。世界衛生組織（WHO）2022年的一項研究則表明，每年有130萬人死于道路交通事故，其中超過一半的死亡者是行人、騎自行車者和摩托車手。不幸的是，駕駛員分心是導致這些事故的最大原因之一，而且我們分心的傾向似乎每年都在增加。高級駕駛輔助系統（ADAS）有助于減輕分心帶來的影響，以保護駕
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- 近年來，我國新能源汽車銷量占比不斷攀升，進入2024年以來，新能源汽車月銷占比已超過50%。新能源發展迎來了新的階段，即進入高階智能駕駛的高速發展階段。隨著華為、小米、百度等科技巨頭的加入，高階智能駕駛技術不斷推陳出新，并已成為各大車企爭相追逐的焦點。激光雷達最初被認為是實現高階自動駕駛不可或缺的核心硬件。其通過發射激光束并接收反射信號，可以精確測量物體與車輛之間的距離，進而構建三維環境模型，幫助自動駕駛系統實現高精度的感知與導航。然而，隨著視覺感知技術的成熟，尤其是深度學習和大規模數據訓練的應用，純視覺
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- 恩智浦CoreRide平臺于2024年初發布，是首個將處理、車輛網絡和系統電源管理與集成軟硬件結合在一起的開發解決方案，旨在打造易于使用的車輛集成平臺，從而實現卓越性能并縮短上市時間。如今，恩智浦推出了全新的S32J系列高性能以太網交換機，為汽車制造商（OEM）提供了更高效且可重構的網絡選擇。S32J系列與恩智浦S32處理設備共享NETC交換核心，作為通用網絡基礎，使其能夠作為一個擴展的虛擬交換機運行。這簡化了與其他新推出的恩智浦CoreRide平臺產品的集成和軟件復用，進一步提供了更靈活、高效的網絡選項
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- OEM ADAS 研究：調整結構、整合團隊、在 D2D 中競爭，所有這些都是為了在智能駕駛領域占據領先地位?近年來，中國智能駕駛市場在駕停車一體化、高速公路 NOA、城市 NOA 和無地圖 NOA 方面經歷了不斷升級的技術競爭。中小型 ADAS Tier1 逐漸跟上技術發展的步伐。自 2024 年以來，中國的 ADAS 和自動駕駛市場進入了端到端的競爭。端到端的自動駕駛需要主機廠改變他們之前的研發模式，并投入大量的研發、計算能力和數據資源。然而，多品牌、多技術路線使得 OEM 難以集中資源打贏智
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高級駕駛輔助系統（Advanced Driving Assistance System）是利用安裝在車上的各式各樣傳感器（毫米波雷達、激光雷達、單\雙目攝像頭以及衛星導航），在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境，收集數據，進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤，并結合導航地圖數據，進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。 近年來ADAS市場增長迅 [
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