在本周晚些时候推出旗舰产品之前，是德科技汽车战略规划师 Bill McKinley 提出了他对无人驾驶和快速变化的互联和无人驾驶汽车格局的看法。
Bill表示：“全球都在大力投资于汽车的联网化和电气化——包括车辆本身和充电基础设施。联网车辆已被证明能够最终靠C-V2X和专用短程通信 (DSRC) 来提高安全性。
“这些技术能提高驾驶效率，例如，通过路线规划来避免事故或道路状况不佳。它们还能轻松实现更高水平的自动化，所有这些都能改善整体驾驶体验。”
“第一批全自动车辆很可能是物流车、受控环境穿梭式服务和特定路线上的公共汽车。随着无人驾驶出租车的逐步推出，我们无疑将开始看到移动即服务 (MaaS) 在未来 10-15 年内变得更普遍。”
“从是德科技的角度来看，我们在车联网和无人驾驶的最前沿发挥着及其重要的作用。我们参与了为行业制定标准、测试程序和认证的各种全球组织，包括 5G 汽车协会 (5GAA)、Car 2 Car Communication Consortium (C2C CC)、中国信息通信研究院 (CAICT)、 OmniAir 联盟和汽车工程师协会 (SAE)。”
“是德科技是第一家获得全球认证论坛 (GCF) C-V2X 射频一致性认证的测试和测量公司，我们拥有行业领先的 C-V2X 协议一致性测试验证测试用例，我们是第一个获得 OmniAir 合格测试设备 (OQTE) 地位的公司。”
“网络安全将在互联移动中发挥关键作用，是德科技正在与该领域的领先公司和组织合作开发解决方案，以确保车辆通信保持安全和强大，以抵御攻击。”
“显然，与无人驾驶汽车相关的主要风险在于安全方面，而这反过来又会严重影响公众对该技术的接受程度。”
“克服城市无人驾驶的复杂性仍然很具有挑战性，但情况一直在改善。我们的无人驾驶模拟器 (ADE) 平台在设计时就考虑到了这一点——在将测试转移到现场之前，在实验室内丰富而真实的环境中就可以测试许多无人驾驶系统。”
随着电车的普及，ECU（ 电子 控制单元）数量不断递增，目前市面上一辆汽车平均约采用25个ECU，而一些豪华高端车型已突破100个，在愈发复杂的线路中，如何保证数据处理和 网络 安全的最优化成为难题。 博世 、大陆等 Ti er 1企业认为，以域为单位的 DC U （域 控制器 ）集成化架构是最佳解决方案。 无人驾驶系统架构 博世经典的五域分类将整车分为动力域、底盘域、座舱域/ 智能 信息 域、 自动驾驶 域和车身域。域控制器是 汽车电子 结构未来发展的趋势，其量产价格更低，且可以用更少的器件完成更多的功能。随只能驾驶的到来，其所涉及的感知、控制、决策系统复杂性更高，与车身其它系统的信息交互、控制也慢慢变得多。各方都希望其
域控制器深度解析 /
随着ADAS技术扩展至紧急刹车、前方碰撞警告和避让以及盲点探测等时间敏感型关键应用领域，它可通过结合来自多个传感器的数据实时提供较为可靠的决策，从而带来更安全的无人驾驶体验。 用AI辅助摄像头，可识别路标并让车辆保持行驶在车道标线内，它实现了更加智能与安全的驾驶功能。但是，当摄像头视野和驾驶人员视野同样受到雾气影响时，会发生啥？ “摄像头可能在物体识别方面功能强大，但在恶劣天气或夜间使用时效果不佳。” 德州仪器高级驾驶辅助系统 (ADAS)总经理Miro Adzan表示，“而雷达却可以在雨雪或薄雾天气继续工作。驾驶辅助系统要整合多种不同的传感器，这样车辆行驶时才能充分的利用这些不同技术的优势。” 凭借不一样传感器
说到无人驾驶，大家肯定都不陌生。无人驾驶已成为人类发明汽车以来的一大颠覆性创新。它在汽车工业，社会持续健康发展、出行体系有很重要的影响。在这个赛道上，有非常多的玩家进入赛道，像做解决方案的华为、百度，或者自己造车的特斯拉等，都在这样的领域投入非常大的精力，想要握住发展的趋势，去锚定未来。 有的朋友可能对无人驾驶的等级不是很清楚，无人驾驶等级分为L0～L5，其中L0～L2都只能算得上是“辅助驾驶”，目前国内车企主推的是L2级辅助驾驶功能，L2及以下级别无人驾驶仅隶属于辅助驾驶水平,驾驶全程始终需要驾驶员监管，驾驶员始终是车辆操作的主体。而在L3级无人驾驶系统下,若车速不高于每小时40公里,驾驶员便可以脱脚、脱手和脱眼,直至系统提
来了，是突破还是噱头？ /
尽管工程界正在为汽车无人驾驶投入数十亿美元和数千小时，但仍有很长的路要走。 当今最好的商业产品在 SAE 驾驶自动化等级等级的 5 级中达到 2 级 (L2)。总而言之，要达到 5 级（L5），硬件和软件都需要改进。 驾驶自动化的 SAE 级别。图片由 Autopilot Review 提供 VSORA 是一家致力于开发芯片及IP以推进汽车无人驾驶状态革命的初创公司。 上周，VSORA 发布了支持 petaFLOPS 的新系列处理器。 本文将探讨实现 5 级自主性所需的高级硬件，并深入探讨 VSORA 最新的芯片组系列。 对高级硬件的需求 一些人认为，实现 5 级无人驾驶的最大障碍之一是我们当前硬件的性
所需算力 /
生成式人工智能很快就能帮助无人驾驶汽车获得感知能力。人工智能（AI）软件供应商Helm.ai推出其下一代生成式人工智能模型VidGen-2，用于生成逼真的驾驶视频序列。 图片来自：Helm.ai VidGen-2的分辨率是其前身VidGen-1的两倍，每秒30帧的真实感更强，并且支持多摄像头，每个摄像头的分辨率是其两倍。Helm.ai声称为汽车制造商提供了一种可扩展且经济高效的无人驾驶开发和验证解决方案。 VidGen-2提高了视频分辨率 VidGen-2使用英伟达H100 Tensor Core GPU对数千小时的多样化驾驶镜头进行训练，使用Helm.ai的生成深度神经网络（DNN）架构和“深度教学”这种无监督
视频 /
2019年，已经很少听到无人驾驶企业对外讲述那些炫目的技术、融资和天才团队的故事。 作为无人驾驶界老大哥的Waymo明确表达，L5无人驾驶车在路上普及还需要等上几十年的时间。认清大势后，大家已不再寄望于遥远的故事，转而寻找让自己先活下去的机会，或者说，一个更容易实现的承诺，验证自己有阶段性商业变现的能力。 不过，按照业界“人是无价的，货物是有价的”逻辑出发，在商业变现上，无人驾驶界也有圈层分化。 无人驾驶乘用车：“烤串要多烤几串” 因为安全、法规等因素，载人的无人驾驶乘用车正转而寻求近期的落地模式，以获得一些商业回报或投资人的进一步加持。汽车行业人士姜山对记者说，这就好比过去天天去餐馆吃饭，赊了很多钱，今年餐馆说不能再
据外媒报道，高分辨率激光雷达传感器供应商Ouster与英伟达（NVIDIA）开展合作，为全球主要OEM开发的L3至L5无人驾驶系统提供激光雷达传感器，目标是在2022年投产。该激光雷达感知系统基于高分辨率Ouster OS2激光雷达，在NVIDIA DRIVE AGX平台上运行。英伟达的全栈软件提供360度传感器处理、映射和路径规划。 （图片来自：Ouster官网） 英伟达将使用Ouster激光雷达传感器进行开发，并与OEM合作，将安全、可靠的无人驾驶汽车推向市场。Ouster激光雷达传感器利用英伟达DRIVE平台，能满足多种商业无人驾驶汽车应用场景，包括公共交通、货运、垃圾回收、建筑、采矿等。 Ouster OS2
提供激光雷达传感器 /
随着车联网技术的发展，一些安全风险隐患慢慢的出现，令人们十分担心。采用互联网车载平台的汽车，如果存在漏洞，非常有可能被黑客入侵，从而失去汽车的控制权，克莱斯勒因此已经在美国召回140万台汽车，损失惨重。然而，更可怕的不仅如此，一些具有联网设施的加油站，也非常有可能遭到攻击，造成没有办法挽回的损失。 安全公司趋势科技的专家Kyle Wilhoit和Stephen Hilt近日进行了一项实验，设立了一个模拟加油站，引诱黑客攻击。通过建立一个与美国一般加油站相似的油箱监测系统GasPot，通过传感器及无线网络，来监测油箱温度、容量、汽油型号等等。而这个系统，也存在与现实系统相似的漏洞。 该模拟加油站被部署在美国、德国、英国、约旦
之争 (【美】亚历克斯·戴维斯李雨嘉译)
激光雷达测距方法研究_于慧娟
RBF神经网络控制设计、分析及Matlab仿线V SIC SBD “TRSxxx120Hx系列” 助力工业电源设备高效
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接触式测量和非接触式测量是两种常见的测量方法，它们在工业生产、科学研究和日常生活中都有广泛的应用。本文将详细的介绍这两种测量方法的基 ...
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