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当前高级辅助驾驶系统的组成与应用综述

1:感知传感器位置和相应的ADAS功能 感知传感器 A.激光雷达 激光雷达是自动驾驶汽车发展的重要组成部分,它主要用于实时邻近区域的感知和高分辨率建,激光雷达传感器的相关ADAS功能,主要包括用于感知和定位的功能 此外,在白天驾驶时,借助热摄像头,可以更好处理像捕获,以减少可见摄像头的冗余,由于许多原因,摄像头被广泛应用于ADAS功能中,它体积小,安装自由度高,由于摄像头具有颜色捕捉能力,可以通过较少的后期处理来区分特定的对象识别 2:传感器特性的比较 为了在传感器选择中更好选择每个ADAS功能,2总结并比较了上述四个外部传感器的特点。 通过接收三颗以上卫星的数据来计算当前时间和位置,这类信息可用于车辆导航,使用GPS的优点是,利用现有,可以确定车辆的大致位置,然而,GPS只能精确到1-2米左右,需要及时更新数据,此外,在隧道等室内区域 的大规模生产情况,并为他们提出发展潜力,为了进一步开发和更广泛部署ADAS,除了硬件和算法方面的研究外,还需要结合当环境制定标准和要求,制造商应根据区条件调整ADAS的基本功能。

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【麦肯锡报告】ADAS驾驶或将成为汽车行业发展主流

【新智元导读】麦肯锡(mckinsey)的这份报告探讨了一些有关ADAS最为迫切的问题,涉及未来的需求、技术挑战以及竞争格局等。从处理器、传感器、软件算法、ADAS最核心的技术进行分析。 如3所示,一个典型的ADAS方案需要集成许多项技术,但是目前面临最多挑战的四大技术是:处理器、传感器、软件算法和 当不在GPS覆盖区域时,如在隧道中行驶时,详尽准确的系统有助于避免事故。这些系统还存储着理和基础设施的信息,可自动进行更新,并能与车载传感器进行通讯确定汽车的准确位置。 汽车行业的OEM厂商和其他厂商都在寻找建立和维护的低成本方式。一些最新的解决方案包括部署配备了3D激光和360度高分辨率摄像头的“测绘车”。 开发厂商还在尝试利用来自FedEx等商业车队上的传感器数据以及来自驾驶员的GPS数据。

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    ADASISv3简述,自动驾驶怎么进行数据传输?

    数据从应用来,要传输到车内的 ADAS 软件应用中。我们常见的互联网传输协议是 Http,内容封装协一般是 json、protocol buffer、xml 等等。 从 ADAS 开始,汽车会在某些时候自己进行驾驶,这对于道路感知的要求比较高,ADAS 正好可以解决这个问题,ADAS 精度大概在 1 米左右。 而未来高度自动驾驶的到来,ADAS 的精度就不够用了,因此商就发力做高精度,精度可以达到分米级,配合高精度定位,定位精度能够到厘米级,这种精度能够满足汽车在道路上自动驾驶。 可有一个问题就是从普通的导航,再到 ADAS ,再到高精度的信息是越来越丰富,但每公里的数据量也越来越大。 比如,数据被弄成 7 层。 最简单的 ADAS 应用只取第 1 层,第 2 层就好了。 稍微复杂一点的 ADAS 应用取第 1 层到第 4 层。

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    关于ADAS系统小记

    什么是ADAS系统 ADAS(Advanced Driving Assistant System)高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航),在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境 ,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 在这里我们要明确一个概念,ADAS不是现在非常红的自动驾驶,可以说这两者的研究重点完全不同。ADAS是辅助驾驶,核心是环境感知,而自动驾驶则是人工智能,体系有很大差别。 不过ADAS也可以视作自动驾驶汽车的前提. ? 主要功能有: 1. 盲点侦测系统 2. ACC主动巡航 3. AEB主动煞停辅助系统 4. 车道偏移警示系统 5. AFS主动照明系统 参考 ADAS是啥意思?浅谈ADAS先进驾驶辅助系统 一文看懂高级驾驶辅助系统ADAS的功能 高级驾驶辅助系统

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    「镁客·请讲」创来科技陈茂:专注于ADAS的细分领域,机会终将到来

    相对于自动驾驶来说,ADAS会率先落 其实,在镁客君去采访陈茂之前,就做过一些功课,了解到陈茂其实早在2004年就开始创业,2008年更是把自己研发的导航软件出口到国外,可以说是个不折不扣的技术出身。 陈茂说“有人乐观的估计3~5年自动驾驶就会到来,但是我个人认为没这么快,商业落至少需要8到10年,而在这之前ADAS将会是一个主流的商业应用。” ? 那么,陈茂为何会做出这样的判断呢? 主要有如下两个原因: ·首先,ADAS本身就是个辅助驾驶技术,帮助驾驶者主动发现安全隐患,所以自动驾驶真正落之前,ADAS应该是已经非常普及,之后才有可能逐步过渡到自动驾驶这个阶段 ·再有就是无论自动驾驶还是辅助驾驶 ,像识别技术都是瓶颈。 再加上深度学习至少在硬件上目前也没有落,就算是现有的硬件产品主机厂几乎都无法接受它的价格。 ? 基于此,就不难判断出相对于自动驾驶而言,ADAS这样的辅助驾驶技术必然会率先实现商用化。

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    【深度】2016-2025 ADAS 技术及市场趋势报告

    报告认为:ADAS将率先普及商业化;上市公司通过投资参股ADAS初创公司,前瞻布局ADAS产业链;中国制造2025推动感知识别(主要为摄像头和雷达)、高精度等组件模块国产化浪潮:感知元件和执行机构有望分别形成数百亿元级别市场 元器件:感知识别/等模块有望迎来国产化契机 智能驾驶包含多种元器件,其中感知识别、等组件模块有望成为国产突破口。 高精度:寡头垄断格局或将维持 是无人驾驶不可或缺的基础,行业龙头具有稀缺性竞争优势。无人驾驶最基本功能之一为导航,其实现需要依据自身GPS及高精度来确定位置和行驶方向。 因此如Here、Mobileye等均开始布局定制化,传统厂商如丰田也推出全新绘制技术。 我们认为,国内底层数据行业的龙头垄断位会长期存在,主要原因有两点:1)底层数据测绘需要长期投入,新进入者投入成本较高;2)行业进入需要资质申请,行业内原有龙头维持自身优势位,随行业快速发展

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    一份详尽的麦肯锡无人车报告:我们离全自动驾驶还有多远?(附下载)

    ADAS系统近几年的需求增长、热点功能及增长率 从这张数据可以看到,用户需求最强的是自适应前灯照明系统,其次是车道偏离预警系统和距离提醒系统。而环绕视成为近两年增长最快的用户需求。 在上面麦肯锡报告中我们可以看到,自动驾驶汽车的传感器需要包含许多功能,如全球定位系统(GPS)、激光雷达、摄像头、雷达、红外传感器、朝圣传感器、专用短程通讯DSRC、惯性导航系统INS、预先构建、 1)自驾系统三要素 在所有这些要素中,感知、构建和定位是最受研究人员关注的。 感知的目标是以最少的测试和里程实现可靠的感知水平。依靠雷达、声纳和相机感知环境中的其他车辆和物体。 而构建的两大方向又包括构建高清全景和构建特征。前者是为了使车辆沿着目标线路行进,后者使为了通过道路特征得以导航。 这个也不难理解,目前手机上的各种一般均有定位功能。

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    剖析自动驾驶双目视觉解决方案

    在大雨天气或者前方强光源的情况下,前视摄像头有可能看不清车道线,环视摄像头斜向下看车道线且可以提供多个角度,基本不会受到面积水反光的影响,功能可以比前视做得更稳定。 恩智浦视觉ADAS专用SoC:S32V234结构 S32V234采用了4颗ARM Cortex A53作为核心CPU,以获得更高的性能功耗比。 每个APEX2CL拥有64个本计算单元 (CU),并配有本内存,通过SIMD/MIMD(单指令多数据/多指令多数据)的处理方式对像识别过程进行加速。 在双目视觉ADAS应用中,最大的挑战来自于对两路像进行立体匹配和三维重构所需要的巨大运算量。 具体来说,ISP对像信号预处理完毕后送入DDR,APEX2引擎将像分割后经由专用DMA将其送入每个CU对应的本内存CMEM中,而立体匹配所需要的块匹配(Block Matching)等算法可以在不同的

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    极目智能程建伟:在市场未定型时踏步入场,用7年时间兼顾打造ADAS前装和后装 | 镁客请讲

    读博期间第一次接触ADAS 在市场尚未成型之时开始创业 2011年,“当时国内几乎没有人知道ADAS,也谈不上什么市场。”极目智能创始人兼CEO程建伟表示。 | 极目智能驾驶员监测系统 极目ADAS碰撞预警系统基于自主研发的计算机视觉技术,通过摄像头实时监测前方路况,若出现碰撞危险,系统会向驾驶员发出声音预警,预警显示器上也会出现相应的视觉提醒。 | 极目智能前装产品 目前,极目也已完成前装视觉方案与毫米波雷达系统的融合,面向前装主机厂和Tier-1伙伴推出摄像头雷达融合驾驶辅助方案。 就在去年,凭借检测精准性等综合优势,极目智能战胜Mobileye独家拿下了苏州金龙的ADAS订单。 与此同时,针对ADAS整个行业,他也明确指出,之前国内ADAS市场整体情况是不太好。 而面对这一块诱人的“大蛋糕”,程建伟表示,就今年来说,他们计划与15家左右的车厂达成合作,并在全国5个省份做到后装在车队管理的落

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    安智汽车郭健:ADAS是一个链条式的系统,每个模块都必须做好丨镁客请讲

    郭健介绍,公司在去年年初和全球知名的电子科技和制造企业中国台湾光宝达成合作,依托光宝科技在制造、质量管控等方面的丰富经验,率先夯实安智汽车在产品落上的基础。 这为何如此重要? | 安智77GHz毫米波雷达 目前,对于国内市场而言,77GHz毫米波雷达的芯片门槛已经放开,生产能力逐步提升,核心供应链搭建的市场条件日趋成熟。 ADAS行业进入洗牌期 简单来说,ADAS驾驶辅助系统的本质是模拟驾驶员开车,主要包括感知、决策、执行三块。 加上2016年12月出台的《营运客车安全技术条件》以及多个国家层面法规对ADAS系统安装的强制要求,未来ADAS系统将日趋普及并最终成为部分乘用车和商用车的标配。 ? 郭健认为,当前ADAS同类产品竞争的关键在于:“一方面是产品交付的完整度,这可能将很多只专注做雷达探头、做摄像头的公司挡在门外;另一方面,则包括产品是否能够量产、能够落以及对汽车产业和应用的理解。”

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    都说ADAS不好用,那智能后视镜和车载智能行业该如何走下去?

    不过,当车联网距离真正的落还有一段距离时,智能化的后视镜似乎成为车联网落的最佳载体。这一点从近些年的相关搜索指数逐年升高,就可以看出。 ? 再加上现在的语音识别方案商在集成方面做了很多功夫,让终端厂商能够轻而易举把方案集成到设备里去。所以说,得益于语音识别技术的进步,这将成为智能后视镜的标配。 ? ADAS技术的融入。 ADAS,高级驾驶辅助系统,是利用安装在车上的各式各样传感器,在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险 目前车载智能设备所搭载的ADAS功能之所以显得有点鸡肋,是因为产品从根本上并没有做好。真正有用的ADAS功能需要设备和车辆的紧密结合,通过精密的摄像头和导航仪数据得以实现。” 谈到为何会选择HUD的方式,车萝卜市场副总裁邓蓓说:“首先,HUD的最大优势就是显示屏幕在司机正前方,司机不用歪头,或者侧目去看其他方。

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    自动驾驶全球产业链全景

    11、平线机器人(Horizon Robotics) 平线的自动驾驶AI芯片“征程”在去年12月20日正式发布。 13、四维新 四维新在2016年5月收购了联发科旗下的汽车半导体公司杰发科技,后者在2017年6月的CES Asia上展出了首款车规级ADAS芯片。 四维新在去年7月正式发布了该款ADAS芯片,并与蔚来、威马、爱驰亿维等新造车公司达成了合作。 公开资料显示,该芯片采用64位Quad A53架构,内置硬件像加速引擎,支持双路高清视频输出,和四路高清视频输入,能同时支持高级车载影音娱乐系统全部功能和丰富的ADAS功能。 美光正在开发GDDR6,以达到自动驾驶技术对汽车内存容量及带宽的要求,美光同时还在开发PCIe接口的非易失性存储器,以满足5G通信、高清与车载黑盒子对非易失存储的需求。

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    资源 | 从人脸检测到语义分割,OpenCV预训练模型库

    项目址:https://github.com/opencv/open_model_zoo open_model_zoo 预训练模型概览: 目标检测模型 有几种检测模型可以用于检测一系列最常见的目标。 face-detection-adas-0001 人脸检测应用示例 ? 输入一个人的像并估计一个表征该人物外观的高维向量。这个向量可以用于进一步评估:对应同一个人的像会有很接近的向量(基于 L2 距离指标)。以下列表提供了不同准确率/速度权衡的模型选择。 列表中包含了街景和路面像的语义分割模型。 ? 示例模型:semantic-segmentation-adas-0001 ? semantic-segmentation-adas-0001 街景像语义分割应用示例 模型下载:https://github.com/opencv/open_model_zoo/blob/2018

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    当前先进驾驶辅助系统的组成及应用综述(CS)

    随着人们对驾驶安全意识的提高和尖端技术的发展,越来越多的车辆配备了先进的驾驶辅助系统(ADAS),精度更高,价格更低。 综述了该领域的最新进展,总结了ADAS的传统知识、最新研究成果以及在现实世界中的新应用。通过这种综述,可以使该领域的新手更容易获得基础知识,也为其他研究者带来潜在的未来发展可能性。 本文通过分析ADAS的硬件支持和计算算法,对其进行了概述。 从感知传感器的内部特征分类、安装位置、支持的ADAS功能以及优缺点等方面介绍了不同类型的感知传感器,并从不同传感器的固有特性和ADAS功能的具体用途等方面进行了比较和说明。 本文还从传统的方法和新颖的思想两方面对现有的ADAS函数算法进行了收集和简要介绍。此外,本文还回顾了不同研究机构对ADAS定义的讨论,并重点介绍了我国ADAS的发展方向。

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    测评 | 这是一场发生在马路上的战争,胜者将获封“汽车之眼”

    国内《营运客车新规》中有关标配ADAS产品的规定,对于国内整个ADAS行业来说算是一个重大利好。 2017年4月17日,南京国家广告产业园。 眼尖的朋友一定看到是最右边(下最左边)的那个…… ? 既然是ADAS产品,那么如下几个关键的功能自然是考量的标准:(中为各项功能触发时的显示效果) 车距监控(HMW) ? 前车碰撞预警(FCW) ? 车道偏离预警(LDW) ? 虚拟保险杠(VB) ? 上中大家也可以看出,对于部分异形车的识别,MINIEYE还是可以和Mobileye一拼的。 只不过,偶尔还是会出现一些预测数值的误差,就比方上中的情况,明显看到MINIEYE(左)与Mobileye(右)相比,误差已经超过了一个单位值。

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    成立不到一年,开易科技为什么能覆盖后装ADAS 80%的市场?

    这家 ADAS 公司成立于去年 6 月,不到一年的时间里,开易在前装和后装都有不俗的成绩: 在后装智能后视镜市场,其 ADAS 方案覆盖率接近 80%; 在前装市场,已经与两家国内 Tier1(一级供应商 刘鹏解释:一方面,市场上没有更好的针对后装 ADAS 的解决方案;另一方面,大部分创业公司将目光放在了前装 ADAS 市场,或是这些公司在开发算法的同时,也在做硬件产品。 开易快速打入市场的做法是向后装供应的是一套 ADAS 算法(ADAS SDK)。不同硬件只需调整相应参数即可,可以适配包括智能后视镜、行车记录仪、车机等后装硬件产品。 刘鹏说,当时小米和板牙在 ADAS 选型上经过好几轮筛选,最终开易从多家 ADAS 方案公司中胜出,成为板牙的 ADAS 方案提供商。 这意味着相同分辨率的像,前装的可检测距离要远于后装。刘鹏介绍,从团队测试情况看,开易的后装产品最远检测距离在 60 米,前装平台可以达到 80 米。

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    「镁客·请讲」更懂中国路,安智汽车的目标是要做中国的博世

    一时间,中国市场上ADAS雷达供应几乎被外国品牌垄断。 为促进建立民族汽车自主化产业生态链,打破国外零部件寡头的核心技术垄断,协助整车企业自主研发力量的提升,避免核心技术的“空心化”,创始人郭健博士及他的苏州安智团队将智能传感技术引入,升级汽车的智能化水平,力实现 雷达事业部总监吕威博士和镁客君说到:“安智的毫米波雷达是由本创业团队完全自主开发的ADAS产品,不仅在性能上基本和国外同类产品持平,而且在价格上还具有一定的竞争优势。 此外,在整车控制算法上,经过多年的测试和打磨,我们的产品已经可以很好适应国内复杂的交通道路工况,同时还支持整车控制功能的特别定制和联合开发。” ADAS的后装市场将逐步被前装市场所取代 在最近的几次有关ADAS领域的文章中,镁客君多次提到了即将开始实施的交通部《营运客车新规》,这无疑对整个ADAS行业有重大的推动力,对安智汽车来说,更是不可多得的市场机遇

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    干货 | 多任务深度学习框架在ADAS中的应用

    那么我们也必须考虑如何在这样一个计算资源非常少的基础上,保证ADAS系统能够快速且高精度响应,同时还能保证多任务的需求。这是我们第二个要考虑的问题。 ? 为了解决以上两个问题,我们首先把ADAS的任务分解一下。如所示,我们将ADAS的任务分解成目标检测与识别、像分割、摄像机成像目标跟踪、像分割。 其次我们还在浅层特征中进一步做坐标预测,然后加到我们的整个预测当中,这样可以提高小目标的预测。 4、一些思考 ? 在这个研究的过程中,我们做了一些思考。 其次,在最后的层中抽象的特征对分类很有帮助,可以很好判断出一幅像中包含什么类别的物体,但是因为丢失了一些物体的细节,不能很好给出物体的具体轮廓,指出每个像素具体属于哪个物体。 AI科技评论注:此处结果显示仅为展示部分视频的截,视频详细内容请关注 AI 研习社:第9期·分享回顾|袁雪:多任务深度学习框架ADAS中的应用。

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      腾讯乐享,凝聚腾讯十年管理经验与精华,通过直播、文档、课堂、考试、学习地图、论坛、乐问、投票、活动、祝福、积分和证书等核心应用,满足政府、企业和学校在知识管理、学习培训、文化建设和内部沟通的多元化需求,提供全行业、多场景解决方案,助力数字化管理升级。

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