在当今科技飞速发展的时代,自动驾驶技术作为改变未来出行方式的关键力量,正逐渐从科幻设想走向现实生活。而在自动驾驶系统复杂的技术架构中,对车辆周围环境的精确感知是实现安全、可靠自动驾驶的基石。其中,实时检测车辆道路和人行道,对于自动驾驶车辆规划合理行驶路径、保障行人安全以及应对复杂城市交通场景具有至关重要的意义。激光雷达(LiDAR,Light Detection and Ranging)凭借其独特的技术优势,成为实现这一关键检测任务的核心传感器。
4月9日,全球领先的自动驾驶科技公司文远知行WeRide与BlackBerry有限公司旗下QNX宣布,双方携手为全球汽车OEM及Tier 1加速开发并部署软件定义汽车(SDV)解决方案。
覆盖电子应用全领域,多款新技术和系统方案将发布,TDK为可持续的未来加速转型!
在特斯拉FSD V12.3实现端到端驾驶控制、小鹏汽车预测2028年L4级自动驾驶普及的产业背景下,自动驾驶技术正从L2+辅助驾驶向L4级完全自动驾驶跨越。这一进程面临算法泛化性、长尾场景覆盖、系统可靠性等核心瓶颈,而算法架构的范式革新与多模态数据融合成为破局关键。
4月2日消息,近日,理想汽车创始人李想在社交媒体发文呼吁别让自动驾驶变成文字游戏
3月26日,BlackBerry有限公司旗下部门QNX宣布,车联天下选择QNX为其舱驾融合域控制器的基础软件平台提供支持。该控制器将部署于多家中国领先汽车OEM的多个量产车型中。
计算机模块散热性能再升级
在科技引领变革的当下,汽车行业正经历着一场前所未有的智能化、网联化转型。5G 技术的迅猛发展,为这一转型注入了强大动力,显著推动自动驾驶技术加速发展,促使汽车智能网联化趋势愈发明显,重塑着整个汽车产业的格局。
在智能交通领域,高级驾驶辅助系统(ADAS)作为迈向自动驾驶的重要阶段,已经在市场上得到了广泛应用。而自动驾驶技术作为未来交通的核心发展方向,正不断探索和突破。深入研究 ADAS 的技术与实践,能为自动驾驶的发展提供宝贵的经验与启示。
为增进大家对Cosmos的认识,本文将对Cosmos、Cosmos与机器人、自动驾驶的关系予以介绍。
3月4日消息,近日,特斯拉美国多个城市的展厅爆发大规模抗议活动,抗议者在寒冷的天气里排成一排,表达他们对埃隆·马斯克在政府中的作为越来越不满。
哈曼国际作为汽车科技领域的知名企业和三星电子旗下全资子公司,专注打造“消费级体验,汽车级品质”。在2025年国际消费电子展上,哈曼展示了再次进化的下一代突破性创新产品。这一系列智能化、情境化的技术和产品,正在重新定义着汽车的驾乘体验。此外,哈曼还宣布与多家科技和汽车领域的先进企业展开全新合作,一同探索如何在汽车中增加共情能力和情境感知技术,从而加速由消费电子技术驱动的汽车行业转型。
在科技飞速发展的当下,自动驾驶技术正以前所未有的速度改变着人们的出行方式,为未来交通勾勒出全新的蓝图。而在这一技术体系中,传感器雷达和激光雷达作为核心感知部件,犹如自动驾驶汽车的 “眼睛”,对其安全、高效运行起着决定性作用。但二者究竟是处于竞争关系,还是走向协作之路,成为了行业内广泛探讨的话题。
自主移动机器人(AMR)是一种复杂的系统,与自动驾驶汽车有许多共同之处--它们需要感知、电机驱动、电源转换、照明和电池管理。也许最大的挑战是将这些子系统整合到一个最终产品中--由于需要集成来自不同供应商的不同子系统,这一挑战变得更加困难。
2024年已成过往,回首这一年,半导体行业迎来前所未有的发展机遇和挑战。AI技术的爆发犹如强劲东风,推动半导体需求迅猛增长。随着AI算法持续优化和应用场景不断拓展,数据中心对高性能计算芯片的需求水涨船高,带动相关半导体产品销量与市场份额稳步攀升。同时,AI手机、AI PC等个人终端层出不穷,促使半导体元器件加速升级换代,市场需求进一步扩大。另外,汽车行业依旧保持强劲的增长势头,特别是在电动汽车和自动驾驶技术的推动下,半导体芯片的需求持续增长。
北京2025年2月13日 /美通社/ -- 新场景、新举措、新标准发布,8家北京市重点实验室、卫星互联网产业园揭牌,国内首个低轨宽带通信试验星座通信现场演示,"亦庄航天"全产业链成果集中亮相……2月12日,以"亦企奋进,筑梦太空"为主题的第...
纵目科技,这家曾估值超90亿元、在自动驾驶和高级驾驶辅助系统领域备受瞩目的明星企业,如今却陷入了前所未有的危机。
自动驾驶技术作为未来智能交通的重要组成部分,近年来取得了显著的进步。根据SAE国际标准,自动驾驶技术被划分为从L0到L5的六个等级,每个等级代表了自动化程度的逐步提升。以下是对这些等级的详细解析。
自动驾驶汽车作为未来智能交通的重要组成部分,正逐步从概念走向现实。机器视觉系统作为自动驾驶汽车的核心技术之一,扮演着至关重要的角色。它不仅能够让汽车“看见”周围环境,还能理解并响应这些环境信息,从而实现自主导航和避障。然而,机器视觉系统在自动驾驶汽车中的应用也面临着诸多技术和挑战。本文将深入探讨自动驾驶汽车中的机器视觉系统的关键技术及其面临的挑战。