- 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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- 随着汽车自动驾驶功能的日益普及，对驾驶员或车辆操作员的依赖越来越少，这意味着具有更高自主性的产品将需要复制驾驶员或操作员将执行的所有各种活动。 车辆和机器人技术必须利用人类驾驶员或操作员使用的所有感官，不仅是视觉或触觉，还包括声音和嗅觉。根据 SAE 的说法：L2 级自动驾驶意味着驾驶员必须...监控环境。L3级自动驾驶意味着不需要驾驶员监控环境。当我们达到L4 级自动驾驶时，车辆能够......自行监控环境。瑞萨电子的 Reality AI 软件已经在帮助监控当今的这种环境。 不仅需要产品或车辆外部的环
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- 在汽车电气化与智能化浪潮的推动下，车载电子系统对电源管理的需求正在发生革命性变化。传统的单相升压转换器已难以满足高功率密度、低纹波干扰的严苛要求，而多相升压控制技术正在成为新一代汽车电源系统的关键技术方向。意法半导体推出的L99LD02双相升压控制器，正是这一技术演进中的代表性产品，其设计理念和技术特性为汽车电子系统的高效供电提供了全新解决方案。一、技术演进：从单相到多相的必然跨越汽车电源系统长期面临着电压波动、空间限制与效率要求的"三重矛盾"。传统单相升压架构在应对冷启动（Cold
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- 随着汽车行业向高度自动驾驶演进， ADAS成为提升道路安全和驾驶体验的关键技术。根据世界卫生组织的数据，全球每年约有130万人死于交通事故，其中半数以上涉及行人、骑行者等弱势道路使用者。为应对这一挑战，ADAS技术通过雷达、摄像头等多传感器融合，实现车辆的环境感知、决策与控制。恩智浦作为行业领导者，提出了创新的ADAS架构和雷达处理方案，为未来智能汽车提供了高效、安全的技术路径。ADAS架构的演进与挑战ADAS功能的扩展直接推动了车载传感器数量的激增。2018年至2027年，单车雷达传感器的平均数量预计从
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- 汽车行业很少出现在新闻中，经常出现在与关税、销量下降、电动汽车 （EV） 使用率低和工人罢工相关的悲观头条新闻下。虽然该行业的危机影响到所有全球品牌，但德国公司受到的打击尤其严重。大众汽车一直在减少产能，梅赛德斯-奔驰发布了利润警告并宣布了一项成本削减计划，宝马的价值在过去一年中大幅下跌。德国汽车制造商陷入困境的原因有很多。其中包括法规的变化、新竞争对手的出现、高能源价格、COVID 对市场和供应链的破坏以及微芯片短缺造成的瓶颈。此外，虽然中国是许多欧洲和北美制造商蓬勃发展的市场，但近年来，中国
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- 技术背景：高速比较器的进化之路在电子系统的核心架构中，电压比较器如同精密裁判，持续监测输入信号的微妙差异。随着5G通信、新能源汽车、工业自动化等领域的快速发展，传统比较器已难以满足现代系统对速度、精度和能效的严苛要求。典型应用场景如电池管理系统中的实时电压监控，需要比较器在10ns内完成判断；工业传感器信号链要求微伏级精度；而便携设备则追求μA级功耗。这种多维度性能需求推动着比较器技术向高速化、低功耗化、微型化方向演进。技术突破：TS3011的五大创新维度TS3011作为新一代轨到轨高速比较器，在性能参数
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- 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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- 2025年3月14日，致力于亚太地区市场的国际领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布，其旗下品佳集团（以下简称：品佳）凭借「基于英飞凌AURIX™ TC4xx芯片的汽车应用创新方案」，在第23届中国自动化+数字化“新质奖”评选活动中，荣获中国工控网“应用创新之离散智造‘新质’奖”。此项荣誉不仅彰显了品佳在智能汽车制造领域的技术研发实力，更为大联大二十年砥砺深耕延伸了最佳注脚。 中国自动化+数字化“新质奖”旨在表彰自动化、数字化领域内的卓越产品、创新应用与前瞻营销策略，
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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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- 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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- 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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- 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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