在中国重汽、一汽解放、东风、福田、宇通、金龙等传统整车企业一系列动作之后,以京东、苏宁为代表的物流公司也陆续公布他们在自动驾驶领域的进展。4月3日,科技企业图森未来宣布,

交通运输部近日发布的指南,是部委层面第一次出台规范自动驾驶封闭测试场地建设的技术文件。据此文件,交通运输部组织认定交通运输部公路科学研究院、长安大学、招商局重庆车辆检测研究院有限公司作为首批3家自动驾驶封闭场地测试基地。

中新经纬客户端3月20日电 据BBC网站20日消息,美国亚利桑那州一名49岁女性过马路时被Uber自动驾驶汽车撞倒,随后确认死亡。据悉,这起事件是自动驾驶汽车全球首例致死事故。

目前的传感技术——比如激光雷达(LiDAR)、雷达和摄像头——都存在感知问题(图1),需要人类驾驶员随时准备接管控制车辆。因此,传感器的重要性更为凸显。要实现3-5级的自动驾驶,车辆需要更大数量和更强功能的传感器。本文探讨了当前解决方案的传感功能——例如雷达和LiDAR(光探测和测距)——以及为什么包含FIR(远红外)的融合解决方案将是最终实现3、4、5级自动驾驶的关键。

在中国通号实验室,北青报记者通过模拟驾驶器,体验了高铁列控核心装备——车载自动防护设备ATP的安全高效。“作为列车超速防护系统,即使大雾天或大雨天,司机无法看到列车前方的任何信息,只要车载ATP能够从地面获取行车许可、线路数据等信息,就能通过自己的逻辑保证列车行车安全,不超过允许速度,不越过行车许可终点。”中国通号研究设计院集团副总工程师江明博士介绍。

日益成熟的数字化技术正在改变着供应链的每一个环节,各环节中所有的动作与行为都将变成可控的数字形式,这使得供应链管理更加公开、透明、可视化,管理与协调工作将更加灵活、易掌控,从而最大限度地提升工作效率,并帮助企业将业务延伸到全球各地,实现真正的全球化运营。

据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来15年该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%。届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR)、雷达(RADAR)、摄像头(Camera)、惯性测量单元(IMU)等传感器硬件。

目前我们常见的车载激光雷达,基本都是机械式,其明显特征就是拥有机械部件可以旋转,比如百度自动驾驶汽车上的Velodyne 64线激光雷达。

有专家表示,雷达、激光雷达和摄像头这一类的自动驾驶相关硬件存在这样那样的毛病,这些问题已经超出了Uber自身系统“掉链子”的范围。上述硬件的制造商如果没有一系列统一的标准可遵守的话,作为监管者也无法明确如何鉴别自动驾驶测试的结果对未来的公共交通是否安全。

谷歌的自动驾驶汽车具有GPS、摄像头、雷达和激光传感器,可以以一个360度的视角从周围环境中获取信息,从2009年开始,谷歌自动驾驶汽车在自主模式下已经行驶了120多万英里,软件已经知道了许多如何去应对不同情况的方法。下图就是谷歌自动驾驶汽车眼中的世界。

具体来看,在自动驾驶领域,由于汽车车体本身空间有限,普通的传感器显然难以满足时代提出的新需求,这时候智能传感器的优势便凸显出来。相较于传统传感器,智能传感器不仅可实现精准的数据采集,而且能将成本控制在一定范围内。另外,其自动化能力以及多样化功能也为智能传感器加分不少。

自动驾驶系统分为感知决策和执行。一旦发生问题,意味着三大环节中的验证检测不够充分。在不同场景中进行长期而且复杂的系统测试验证,是自动驾驶车辆为消费者提供安全可靠的出行服务的前提,这也是研发智能汽车必不可少的环节。自动驾驶测试包括软件在环(SIL)、硬件在环(HIL)、车辆在环(VIL)、场测、路测等环节。其中在开放道路测试中应该尽可能覆盖所有场景,不过长安汽车智能化研究院副院长黎予生认为,对自动驾驶测试验证永远不能说完。

Frost&Sullivan公司,乘客远程信息处理部门包括车辆诊断,安保,车辆间通信和使用基础保险,以及信息娱乐系统和导航。该公司表示,这一领域的汽车测试机会正在由汽车制造商,远程信息处理系统制造商以及汽车电子技术公司一起创造。

“自动驾驶行业刚刚起步,还需要经历多年的发展。”NVIDIA汽车业务高级总监Danny Shapiro表示。在很多公司打造人工智能硬件系统的时候,NVIDIA则致力于软件算法的研发。就像Shapiro介绍的额那样,任何一家关于汽车人工智能技术的标准,在游戏的早期都有可能成为未来的主角。

汽车与城市之间的关系,可说是剪不断、理还乱。今天道路交通越来越拥挤、空气污染也越来越严重,不禁让人怀疑两者已难以共存。但在20世纪的城市规划中,汽车留下了不可磨灭的印记。就像瑞士裔建筑师科比意(Le Corbusier)在1925年的开创性著作《规划明日之城》(The City of Tomorrow and Its Planning)中所宣称:“汽车已完全颠覆过去城市规划的概念。”

“从技术层面讲,数字化涉及众多技术,如认知性计算和学习,人工智能、新技能和技术的掌握,以及机器自我优化和自我学习的相关过程。”大众汽车集团管理董事会成员、大众中国总裁兼CEO海兹曼在狼堡总部接受第一财经记者专访时说,数字化是一个总体的概念,深入一点,即是整个生产过程的数字化,以及“工业 4.0”相关的元素。

最近还有一个更“火”概念——硬科技,它是指以人工智能、航空航天、生物技术、光电芯片、信息技术、新材料、新能源、智能制造等为代表的高精尖科技。它区别于由互联网模式创新构成的虚拟世界,属于由科技创新构成的物理世界,是需要长期研发、持续积累才能形成的原创技术,具有极高的技术门槛和技术壁垒,难以被复制和模仿,被称为对人类经济社会将产生深远而广泛影响的革命性技术。

Baxter 现年 48 岁,他是美国 180 万卡车司机中平凡的个体之一,而从事这项工作谋生的大多数是男性。确实,司机是这个世界上最大的就业岗位制造器,除了卡车司机,美国还有 170 万人靠驾驶出租车、巴士和送货车为生。

报告指出,这些投资活动主要集中在美国,此外还有中国、德国、以色列和英国。投资主体既有汽车制造商和车辆运营商,也有原始设备制造商、微芯片制造商和软件公司。所投资领域则涵盖了几乎所有与自动驾驶相关的技术。

全自动运行系统中,列车出发前从休眠状态自动唤醒,完成自检之后自动出库,并开始在正线按照时刻表运营,完成站间行驶、到站停车、自动开关车门、自动发车离站、自动折返,并在完成运营后自动回库、自动休眠等,还可实现列车、车站和控制中心之间的自动联动。

“我们对AI的定义是实际应用到安防产品中,比如人脸检测、区分人形或特征性场景。公司正在进行前端智能算法研究,供货给海康威视的芯片新产品中已带有智能分析功能。”富瀚微相关人士对记者表示。

视觉导航,顾名思义即通过视觉摄像头捕捉图像信息,以获取移动物体在空间中所处的位置、方向和其他环境信息,并用一定的算法对所获信息进行处理,建立环境模型,进而寻找一条最优或近似最优的无碰路径,实现安全移动,到达目的地。

近年来,随着自动驾驶、机器人等热门行业兴起,推动了核心感知传感器的迅猛发展。其中,激光雷达因测量精度远高于毫米波雷达以及其他标准雷达,且具有使用环境限制较小等优势,成为了谷歌、百度、宝马产品的传感器首选。

传感器技术将如何影响未来的汽车?传感器供应商目前正处于风口,需要为汽车传感器产业的黄金时代做好准备。

今年8月中旬,英特尔收购Mobileye公司的交易落下帷幕。英特尔公司CEO科再奇称:“通过收购Mobileye,将加速其自动驾驶技术的研发进程,英特尔或将成为新一轮自动驾驶领军者”。早在收购之前,英特尔便与宝马、百度以及德尔福等公司有过密切合作,而收购Mobileye公司,或许早在计划之内。

近年来,国内传感器行业飞速发展。据最新年报预计,2017年仅中国传感器市场份额将达2070亿元,而且涨势未停。据业者估计,未来五年全球将迎来传感器增长的高峰期。

自动驾驶汽车的传感器包括高智能的摄像头、激光镭达等等,也会有将来V2X的技术。通过这些技术感知到各种情况,如人、车在路上的位置、速度、方向;局部天气情况、路面情况、道路变化等等信息。这些信息被传到云端,在云端做进一步的融合、机器学习、分析等,并将这些信息再次下发给即将到达该区域的车辆,同时贡献于高精度实时交通。当然部分信息可能是通过DSRC等技术不经过云端快速分享给周边车辆、行人等交通参与者。所以无论是传感器还是云服务对将来的自动驾驶都是必不可少的。

近期,自动驾驶无疑已经成为科技圈和汽车圈的热点话题,谷歌、百度、苹果及Uber等科技公司,特斯拉、奥迪、奔驰、宝马等主流汽车厂商纷纷投入自动驾驶领域。然而,关于自动驾驶技术路线之争也一直没有停止过。据了解,在不同技术路线中,所使用到的传感器主要有激光雷达、毫米波雷达以及摄像头三类,且各具优缺点。

“作为地图及导航界NO.1和差分定位服务领域的NO.1,高德地图和千寻位置的这次携手,将打造出全领域、全场景、深融合的最强高精定位解决方案。”在对车载定位技术的发展史进行一番盘点后,高德地图执行总裁韦东笃定地说出了自己的判断:“精准定位将成为下一个引爆点。”

任何新生事物,在诞生之初,其新鲜感往往被好奇和质疑所取代。

近日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通与人工智能技术的结合在《规划》中被重点强调。

随着国家政策加持智慧城市建设迎来大考,特别是城市公共基础建设方面。在公共城市基础建设方面,交通成为重中之重。智慧城市建设如何突破瓶颈从而构建智能化基础设施?如何衡量基础设施为城市交通提升“治堵”能力呢?在互联网+城市交通管理创新论坛上,公安部表示已经有不少尝试,其中不仅有最基础的公安交通管理综合应用平台,还有正在推进的自动驾驶项目上路测试、交通事故分析预防体系等。

随着自动驾驶等前沿科技领域发展加速,传感器的重要性和普及率也获得了持续提升。面对传感器在未来愈发广阔的蓝海“诱惑”,国内企业亟需加强各领域合作,并积极引进高端人才、完善培养体系,以获得突破性的创新研发能力,赢得全球竞争优势。

新能源汽车在全球范围内已进入快速发展期,大车企多由过去的观望和谨慎投入转向战略性投入。本文将对这一影响行业巨变的态势及其车企对应策略,进行简单梳理。

随着自动驾驶汽车大规模商用普及即将成为现实,其面临交通事故时的伦理选择问题再次成为公众关注的焦点。虽然有研究人员表示已经能够通过算法为自动驾驶车辆赋予“道德”,但是要想彻底解决,恐怕还是需要从法律与技术层面来实现。

图像传感器是将光转换为电气信号,以图像显示出来的摄影器材用零部件。目前被广泛应用于智能手机和数码相机。据悉,由于半导体的盈利状况恶化,松下正在缩小该业务。不过,在自动驾驶正在成为各汽车厂商竞相开发的项目后,考虑到高性能图像传感器的市场需求有望扩大,松下又重新启动了研发。

IT巨头们正在加快无人驾驶布局,可也许你不知道,我们电信业的5G自动驾驶也已经上路了...

说到成为「老司机」,首先需要拥有能够准确判断距离的技巧,这样才能对很多的盲区有所预判等等,才能更好的去控制。

让车辆变身移动的超级电脑正成为各大半导体制造商努力的方向,随着巨头们对汽车领域投资的不断加码,这些公司的业务核心正在发生变化。当然,随之一同变化的还有传统汽车行业的面貌。

自动驾驶,是指在通过计算机分析系统和传感器的协同作用下实现的无需人工干预的行驶状态。根据英特尔日前发布的无人驾驶市场研究报告,预测未来无人驾驶市场将成为一个每年拥有7万亿美元的收益源。在中国,ADAS市场同样前景广阔,至2020年,预计可实现500多亿人民币的市场规模。目前,自动驾驶的技术研发和路试处于L4向L5(参照美国汽车工程师协会分级标准)的过渡时期,而消费者市场,也正在由高级辅助向高级自动驾驶过渡转换。自动驾驶主要分为两种:一是通过将车与车、车与网相关联形成车联网;二是通过单车智能化,目前以ADA

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