- 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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- 如今，当人们开始研究购买汽车时，他们很可能会了解到提供便利性和安全性的高级驾驶辅助系统（ADAS）。ADAS的一些功能示例包括车道偏离警告、行人检测、自动紧急制动、自适应巡航控制和交通标志识别。这些功能的一个共同主题是，它们都是驾驶员需要避免的危险，或者是基于道路上或道路附近的物体需要驾驶员采取行动的事件。配备前置摄像头模块的汽车能够感知前方道路，并为车辆提供物体检测能力。此外，配备雷达的汽车能够提供精确的距离测量，但本文的重点将是前置摄像头。根据特定车辆提供的ADAS功能集，前置摄像头模块会有一些差异，
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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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- 当我们驾车穿过社区和城镇，看到孩子们步行或骑自行车时，我们不禁会想起道路上的安全是多么重要。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）2021年的一项研究显示，在美国，平均每天有20名行人死于交通事故——相当于每71分钟就有一人。世界卫生组织（WHO）2022年的一项研究则表明，每年有130万人死于道路交通事故，其中超过一半的死亡者是行人、骑自行车者和摩托车手。不幸的是，驾驶员分心是导致这些事故的最大原因之一，而且我们分心的倾向似乎每年都在增加。高级驾驶辅助系统（ADAS）有助于减轻分心带来的影响，以保护驾
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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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- 恩智浦CoreRide平台于2024年初发布，是首个将处理、车辆网络和系统电源管理与集成软硬件结合在一起的开发解决方案，旨在打造易于使用的车辆集成平台，从而实现卓越性能并缩短上市时间。如今，恩智浦推出了全新的S32J系列高性能以太网交换机，为汽车制造商（OEM）提供了更高效且可重构的网络选择。S32J系列与恩智浦S32处理设备共享NETC交换核心，作为通用网络基础，使其能够作为一个扩展的虚拟交换机运行。这简化了与其他新推出的恩智浦CoreRide平台产品的集成和软件复用，进一步提供了更灵活、高效的网络选项
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- OEM ADAS 研究：调整结构、整合团队、在 D2D 中竞争，所有这些都是为了在智能驾驶领域占据领先地位 近年来，中国智能驾驶市场在驾停车一体化、高速公路 NOA、城市 NOA 和无地图 NOA 方面经历了不断升级的技术竞争。中小型 ADAS Tier1 逐渐跟上技术发展的步伐。自 2024 年以来，中国的 ADAS 和自动驾驶市场进入了端到端的竞争。端到端的自动驾驶需要主机厂改变他们之前的研发模式，并投入大量的研发、计算能力和数据资源。然而，多品牌、多技术路线使得 OEM 难以集中资源打赢智
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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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