人工智能相关文章 【洞察】机器人末端执行器不可或缺 市场发展势头强劲 末端执行器的功能多样，包括但不限于抓握、翻转、搬运、组装、喷涂、焊接、切割、抛光等。为满足不同应用需求，末端执行器产品种类多样。 发表于：12/26/2022 入门：解读自动驾驶的AI感知技术发展 本文将从浪潮信息本次所登顶NuScenes榜首的感知模型出发，一窥自动驾驶的感知技术发展。 发表于：12/26/2022 自动驾驶属于人工智能吗 自动驾驶用到的AI算法 自动驾驶汽车（Autonomousvehicles;Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，属于高级人工智能领域。 发表于：12/26/2022 智能网联是如何实现的？智能网联汽车5个等级 根据自动驾驶的拟人化实现思路，途径可以分为感知——认知——决策——控制——执行五部分，其中传感器发挥着类似于人体感官的感知作用，认知阶段则是依据感知信息完成处理融合的过程，形成全局整体的理解，据此自动驾驶系统通过算法得出决策结果，传递给控制系统生成执行指令，完成驾驶动作。 发表于：12/26/2022 在自动驾驶车辆中实现5G和DSRC V2X 长期以来，汽车行业参与者一直在调查所需的无线接入是否应该依赖于蜂窝接入技术（也称为C-V2X）或直接接入技术（称为DSRC）。在这里，我们证明了自动驾驶的未来用例将需要两种技术进行协调或合作。最先进的多无线标准设备采用用于不同技术的单独模块。因此，在没有任何无线间标准接口的情况下，实现这种协作系统似乎很困难。我们提出了最近发布的单芯片解决方案，用于实现双频段、双无线标准车载通信系统。使用单芯片，可以在多个频段同时发送和接收。虽然该设备不符合汽车标准，但可以利用所使用的技术通过提供产品差异化和增强控制来提高服务质量来支持汽车制造商。 发表于：12/26/2022 中科创达持续深耕汽车市场 以智能视觉驱动智慧出行 当前，360°全景环视（AVM）正在往丰富的ADAS功能、透明底盘功能、不同等级的自动泊车功能等领域拓展，全景环视市场的多元化增长路径已经全面开启。 发表于：12/26/2022 意法半导体推出新的先进的6 轴IMU，内置传感器融合技术和人工智能 2022 年 12 月 20 日，中国 —— 意法半导体推出6轴惯性测量单元 (IMU) 旗舰产品LSM6DSV16X。新产品内置意法半导体的低功耗传感器融合(SFLP)技术和人工智能 (AI)，以及功耗优化效果显著的自适应自配置 (ASC)功能。 发表于：12/26/2022 入门：智能座舱人机交互发展趋势 摘要：作为汽车智能化的重要组成部分，智能座舱的感觉体验是最直接的，近年来，其智能化程度在肉眼上有所增加。未来智能座舱将发展成为我们的第三大生活空间。“大型全高清数字仪表盘 + 大型高清浮游娱乐中的大屏幕控制”已不能满足部分汽车企业的胃口，汽车屏幕、副驾驶座娱乐屏幕增长态势明显。智能飞屏、车机联动功能不断扩展，物理按键交互逐渐取代，与娱乐化的结合越来越紧密。除了驾驶舱娱乐系统、信息系统、通信系统、人机交互、驾驶员监控、乘员状态检测等之外，基于感知了解驾驶舱内外场景，为驾驶舱或用户提供更多场景、新服务、可以提供一种新的人机交互方式。 发表于：12/25/2022 无人机反制方式有哪些?无人机事故如何定责? 目前，对无人机的控制多使用无线电通信技术，通过向目标无人机发射大功率干扰信号，对控制信号进行压制，就可以迫使无人机自行降落或返航。美国就是利用了这个原理。这款枪把一个电子干扰器安装在步枪的框架上，一旦扣动扳机，干扰器会向无人机发射全频段的干扰信号，使无人机脱离操作者的控制，接收不到控制信号而自动降落到地面。一旦无人机的信号处于混乱状态，它通常有3种选择：跌落到地面、返回操作者身边或平稳下降。这种步枪的有效射程达到了500～2000米。 发表于：12/25/2022 无人机全自动飞行系统由哪些部分组成?无人机反制存在哪些问题? 随着科学技术的发展，无人机巡检正在渐渐替代人工巡检。无人机因其能够突破地面空间限制，快速跨越距离而成为了巡检的利器。但普通的无人机巡检还是高度依赖飞手，依赖人工操控无人机，从而达到巡检目的。 发表于：12/25/2022 有源驱动触觉传感器阵列分析 柔性触觉传感器能够模拟人类的触觉感知，在电子皮肤、软体机器人、可穿戴健康监测设备、人机交互等新兴领域有着广泛的应用。随着压力传感材料和微纳加工技术的发展，使得单个柔性触觉传感器已经具备高灵敏度、快速响应时间和超低检测极限等优异的性能。然而，传统的无源（passive）触觉传感器阵列因其信号串扰大、功耗高等问题在实现大面积、高集成度的触觉传感应用中仍然存在挑战。 发表于：12/24/2022 自动驾驶汽车：欧洲的情况如何？ 即使不考虑最近过于乐观的预期，很明显自动驾驶汽车将对汽车和运输行业产生重大影响。自动驾驶时代不是会不会出现的问题，而是何时到来的问题，而“何时”因地区和自动驾驶用例而异。 发表于：12/24/2022 人工智能机器学习计算和存储同时进行 人工智能 (AI) 应用程序在我们的日常生活中无处不在。随着传感器、5G通信、边缘计算等技术的不断演进，包括汽车、工厂自动化设备、医疗保健设备、各种消费电子产品和小型电池供电的物联网(IoT)在内的大型数据中心)节点，从数字化、网络化功能的增加，逐渐演变为拥有不同层次的“智能”。 发表于：12/24/2022 应用于机器视觉的3D激光三角测量技术 3D视觉技术正在成为主流--这是件好事。技术的进步和成本的降低使得3D视觉成为一种可以用于半导体和电子、电动车电池制造、汽车制造、食品生产和药品包装等多种应用和行业的技术。人们会在生产制造自动化、机器人引导和质量控制领域中看到3D传感器和轮廓仪。 发表于：12/23/2022 浅谈边缘AI领域中的传感器面临的挑战 在过去20年里，我们的技术交互方式发生了天翻地覆的变化。如今，各式各样的智能设备能帮助我们感知环境、处理信息并采取行动。这就是我们所说的“Onlife时代”，一个通过融合不同设备、内容与物质世界来提供终端用户体验的时代。Onlife时代的标志是什么？是边缘智能处理由外到内的转变；是对无缝数字生活体验的承诺。在当时，在标准封装的MEMS传感器中内置可编程内核的想法非常超前。现如今，边缘AI领域中的传感器正在应对新的挑战，力求将智能处理单元集成在一小块硅片中，在不同特性之间实现理想平衡。首先，在不影响处理能力的情况下，实现微瓦级的功率预期。其次，采用成熟传感器技术架构无中断解决方案的有限物理处理和内存存储。最后，为系统设计人员提供具备兼容性和灵活性的传感器，为数百万嵌入式系统开发人员提供开放式解决方案。 发表于：12/23/2022 «…159160161162163164165166167168…»
