在相城區高鐵新城的智能網聯汽車公共測試道路上,蘇州智加科技公司的無人重卡正在進行自動駕駛測試。測試道路總長8.4公里,共有13個交叉路口,具備長直道、彎曲路、交通樞紐道路等真實城市測試車道環境。道路測試區域內實現5G全覆蓋,可以實現復雜環境下的智能網聯汽車測試。

中關村科學城發布智能網聯汽車產業創新引領發展專項申報指南,支持智能網聯汽車產業共性基礎技術和關鍵技術創新和突破。同時,對初創企業自動駕駛測試相關費用給予補貼。

“宜居紹興”將富有全新的數字化、智能化含義。10月21日,第六屆世界互聯網大會現場,紹興市城投集團與百度公司就自動駕駛協同車路創新示范項目進行簽約,將在未來出行、車路協同、智能交通、人才培養等方面進行深度合作。

2019年被稱為5G商用元年,全球很多國家開始大規模部署5G基站并進行測試,5G的商用不僅意味著傳輸速度更快,帶寬更快,而且會帶動自動駕駛、人工智能等新興技術的發展。

如今,隨著物聯網、云計算、人工智能等新一代信息技術的崛起,自動駕駛潮流的日益升溫,或將推動高鐵迎來新發展。

據李偉介紹,這是一種不同于現有仿真技術,更加真實準確的自動駕駛仿真系統(AADS)。它可自動創建逼真的道路場景,為自動駕駛車輛提供更為可靠且廉價的實驗室模擬方法,可大規模用于訓練和測試評估自動駕駛系統的路徑規劃和決策算法。

不斷變化的天氣和路況對于自動駕駛汽車系統來說,也是一個問題,雖然自動駕駛汽車系統配備了非常多的安全系統,以確保車內人員不受傷害。目前用于確定道路相對速度的系統包括車輪編碼器、慣性傳感器和GPS信號檢測,但是蘋果公司認為還遠遠不夠。慣性傳感器易受有噪音的加速度計的影響,無法準確測速;而由于受到自然環境和技術手段的干擾,GPS等全球國家衛星系統也不可靠。

在2019年美國國際消費電子展(CES)上,多款中國制造的激光雷達炫目而搶眼。重量只有568克車規級激光雷達、高精度激光測量車、探測距離大于200米的無人機雷達系統……作為高科技企業,北京北科天繪科技有限公司深耕激光雷達領域13年,憑借自主研發的激光雷達芯片以及眾多相關技術儲備后來者居上,成為全球激光雷達行業的強勁競爭者。

行業觀察家已經看到科技公司、Tier 1和汽車OEM制造商之間興起的新一輪自動駕駛伙伴關系。有幾家公司正對Level 2級到Level 3級自動駕駛操控權的移交問題嘗試新技術,例如以色列ADAM公司,正在嘗試利用人工智能(AI)及算法助力其技術平臺,以解決人、車駕駛操控權的移交問題。

未來的世界必定是萬物互聯的世界。汽車行業的未來,在于將車輛與存儲在云中的幾乎所有物體連接起來。也就是這題的答案:車聯網!

重慶晨報記者近日從重慶車輛檢測研究院(國家客車質量監督檢驗中心)獲悉,九龍坡金鳳區域的測試路段已初步選定。這意味著,自動駕駛汽車“路測”已提上日程。

智能汽車的終極目標是利用各種技術實現使車輛按照人的意愿自動行駛到達目的地。這個目標的關鍵是利用車載傳感系統和信息終端實現與人、車、路等的智能信息交換,使車輛具備智能的環境感知能力,能夠自動分析車輛行駛的安全及危險狀態。

自動駕駛汽車的愿景,就是可以讓人類駕駛員在開車的時候睡覺、看書甚至是看電影,雖然這樣的場景還沒有真正實現,但已經距離我們越來越近了。

在中國重汽、一汽解放、東風、福田、宇通、金龍等傳統整車企業一系列動作之后,以京東、蘇寧為代表的物流公司也陸續公布他們在自動駕駛領域的進展。4月3日,科技企業圖森未來宣布,

交通運輸部近日發布的指南,是部委層面第一次出臺規范自動駕駛封閉測試場地建設的技術文件。據此文件,交通運輸部組織認定交通運輸部公路科學研究院、長安大學、招商局重慶車輛檢測研究院有限公司作為首批3家自動駕駛封閉場地測試基地。

中新經緯客戶端3月20日電 據BBC網站20日消息,美國亞利桑那州一名49歲女性過馬路時被Uber自動駕駛汽車撞倒,隨后確認死亡。據悉,這起事件是自動駕駛汽車全球首例致死事故。

目前的傳感技術——比如激光雷達(LiDAR)、雷達和攝像頭——都存在感知問題(圖1),需要人類駕駛員隨時準備接管控制車輛。因此,傳感器的重要性更為凸顯。要實現3-5級的自動駕駛,車輛需要更大數量和更強功能的傳感器。本文探討了當前解決方案的傳感功能——例如雷達和LiDAR(光探測和測距)——以及為什么包含FIR(遠紅外)的融合解決方案將是最終實現3、4、5級自動駕駛的關鍵。

在中國通號實驗室,北青報記者通過模擬駕駛器,體驗了高鐵列控核心裝備——車載自動防護設備ATP的安全高效。“作為列車超速防護系統,即使大霧天或大雨天,司機無法看到列車前方的任何信息,只要車載ATP能夠從地面獲取行車許可、線路數據等信息,就能通過自己的邏輯保證列車行車安全,不超過允許速度,不越過行車許可終點。”中國通號研究設計院集團副總工程師江明博士介紹。

日益成熟的數字化技術正在改變著供應鏈的每一個環節,各環節中所有的動作與行為都將變成可控的數字形式,這使得供應鏈管理更加公開、透明、可視化,管理與協調工作將更加靈活、易掌控,從而最大限度地提升工作效率,并幫助企業將業務延伸到全球各地,實現真正的全球化運營。

據麥姆斯咨詢報道,2032年全球范圍內自動駕駛汽車的產量將高達2310萬輛,未來15年該市場的復合年增長率(CAGR)高達58%。屆時,與自動駕駛汽車生產相關的市場營收將達到3000億美元,而其中26%將來自激光雷達(LiDAR)、雷達(RADAR)、攝像頭(Camera)、慣性測量單元(IMU)等傳感器硬件。

目前我們常見的車載激光雷達,基本都是機械式,其明顯特征就是擁有機械部件可以旋轉,比如百度自動駕駛汽車上的Velodyne 64線激光雷達。

有專家表示,雷達、激光雷達和攝像頭這一類的自動駕駛相關硬件存在這樣那樣的毛病,這些問題已經超出了Uber自身系統“掉鏈子”的范圍。上述硬件的制造商如果沒有一系列統一的標準可遵守的話,作為監管者也無法明確如何鑒別自動駕駛測試的結果對未來的公共交通是否安全。

谷歌的自動駕駛汽車具有GPS、攝像頭、雷達和激光傳感器,可以以一個360度的視角從周圍環境中獲取信息,從2009年開始,谷歌自動駕駛汽車在自主模式下已經行駛了120多萬英里,軟件已經知道了許多如何去應對不同情況的方法。下圖就是谷歌自動駕駛汽車眼中的世界。

具體來看,在自動駕駛領域,由于汽車車體本身空間有限,普通的傳感器顯然難以滿足時代提出的新需求,這時候智能傳感器的優勢便凸顯出來。相較于傳統傳感器,智能傳感器不僅可實現精準的數據采集,而且能將成本控制在一定范圍內。另外,其自動化能力以及多樣化功能也為智能傳感器加分不少。

自動駕駛系統分為感知決策和執行。一旦發生問題,意味著三大環節中的驗證檢測不夠充分。在不同場景中進行長期而且復雜的系統測試驗證,是自動駕駛車輛為消費者提供安全可靠的出行服務的前提,這也是研發智能汽車必不可少的環節。自動駕駛測試包括軟件在環(SIL)、硬件在環(HIL)、車輛在環(VIL)、場測、路測等環節。其中在開放道路測試中應該盡可能覆蓋所有場景,不過長安汽車智能化研究院副院長黎予生認為,對自動駕駛測試驗證永遠不能說完。

Frost&Sullivan公司,乘客遠程信息處理部門包括車輛診斷,安保,車輛間通信和使用基礎保險,以及信息娛樂系統和導航。該公司表示,這一領域的汽車測試機會正在由汽車制造商,遠程信息處理系統制造商以及汽車電子技術公司一起創造。

“自動駕駛行業剛剛起步,還需要經歷多年的發展。”NVIDIA汽車業務高級總監Danny Shapiro表示。在很多公司打造人工智能硬件系統的時候,NVIDIA則致力于軟件算法的研發。就像Shapiro介紹的額那樣,任何一家關于汽車人工智能技術的標準,在游戲的早期都有可能成為未來的主角。

汽車與城市之間的關系,可說是剪不斷、理還亂。今天道路交通越來越擁擠、空氣污染也越來越嚴重,不禁讓人懷疑兩者已難以共存。但在20世紀的城市規劃中,汽車留下了不可磨滅的印記。就像瑞士裔建筑師科比意(Le Corbusier)在1925年的開創性著作《規劃明日之城》(The City of Tomorrow and Its Planning)中所宣稱:“汽車已完全顛覆過去城市規劃的概念。”

“從技術層面講,數字化涉及眾多技術,如認知性計算和學習,人工智能、新技能和技術的掌握,以及機器自我優化和自我學習的相關過程。”大眾汽車集團管理董事會成員、大眾中國總裁兼CEO海茲曼在狼堡總部接受第一財經記者專訪時說,數字化是一個總體的概念,深入一點,即是整個生產過程的數字化,以及“工業 4.0”相關的元素。

最近還有一個更“火”概念——硬科技,它是指以人工智能、航空航天、生物技術、光電芯片、信息技術、新材料、新能源、智能制造等為代表的高精尖科技。它區別于由互聯網模式創新構成的虛擬世界,屬于由科技創新構成的物理世界,是需要長期研發、持續積累才能形成的原創技術,具有極高的技術門檻和技術壁壘,難以被復制和模仿,被稱為對人類經濟社會將產生深遠而廣泛影響的革命性技術。

Baxter 現年 48 歲,他是美國 180 萬卡車司機中平凡的個體之一,而從事這項工作謀生的大多數是男性。確實,司機是這個世界上最大的就業崗位制造器,除了卡車司機,美國還有 170 萬人靠駕駛出租車、巴士和送貨車為生。

報告指出,這些投資活動主要集中在美國,此外還有中國、德國、以色列和英國。投資主體既有汽車制造商和車輛運營商,也有原始設備制造商、微芯片制造商和軟件公司。所投資領域則涵蓋了幾乎所有與自動駕駛相關的技術。

全自動運行系統中,列車出發前從休眠狀態自動喚醒,完成自檢之后自動出庫,并開始在正線按照時刻表運營,完成站間行駛、到站停車、自動開關車門、自動發車離站、自動折返,并在完成運營后自動回庫、自動休眠等,還可實現列車、車站和控制中心之間的自動聯動。

“我們對AI的定義是實際應用到安防產品中,比如人臉檢測、區分人形或特征性場景。公司正在進行前端智能算法研究,供貨給海康威視的芯片新產品中已帶有智能分析功能。”富瀚微相關人士對記者表示。

視覺導航,顧名思義即通過視覺攝像頭捕捉圖像信息,以獲取移動物體在空間中所處的位置、方向和其他環境信息,并用一定的算法對所獲信息進行處理,建立環境模型,進而尋找一條最優或近似最優的無碰路徑,實現安全移動,到達目的地。

近年來,隨著自動駕駛、機器人等熱門行業興起,推動了核心感知傳感器的迅猛發展。其中,激光雷達因測量精度遠高于毫米波雷達以及其他標準雷達,且具有使用環境限制較小等優勢,成為了谷歌、百度、寶馬產品的傳感器首選。

傳感器技術將如何影響未來的汽車?傳感器供應商目前正處于風口,需要為汽車傳感器產業的黃金時代做好準備。

今年8月中旬,英特爾收購Mobileye公司的交易落下帷幕。英特爾公司CEO科再奇稱:“通過收購Mobileye,將加速其自動駕駛技術的研發進程,英特爾或將成為新一輪自動駕駛領軍者”。早在收購之前,英特爾便與寶馬、百度以及德爾福等公司有過密切合作,而收購Mobileye公司,或許早在計劃之內。

近年來,國內傳感器行業飛速發展。據最新年報預計,2017年僅中國傳感器市場份額將達2070億元,而且漲勢未停。據業者估計,未來五年全球將迎來傳感器增長的高峰期。

自動駕駛汽車的傳感器包括高智能的攝像頭、激光鐳達等等,也會有將來V2X的技術。通過這些技術感知到各種情況,如人、車在路上的位置、速度、方向;局部天氣情況、路面情況、道路變化等等信息。這些信息被傳到云端,在云端做進一步的融合、機器學習、分析等,并將這些信息再次下發給即將到達該區域的車輛,同時貢獻于高精度實時交通。當然部分信息可能是通過DSRC等技術不經過云端快速分享給周邊車輛、行人等交通參與者。所以無論是傳感器還是云服務對將來的自動駕駛都是必不可少的。

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