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2024
11-05高效環(huán)境感知：毫米波雷達數(shù)據(jù)采集、可視化及存儲方案
隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展，自動駕駛的研發(fā)逐漸形成一整套的流程，包括數(shù)據(jù)采集，清洗標注，算法訓練，仿真測試到量產等各技術環(huán)節(jié)。通過復雜的步驟從原始數(shù)據(jù)中提出高價值的信息，其中對原始數(shù)據(jù)的精準采集是實現(xiàn)車輛環(huán)境感知的基石。毫米波雷達因其出色的測距、測速能力以及對惡劣天氣的魯棒性，成為必要的傳感器之一。本文將以4D毫米波雷達ARS548為例，分享毫米波雷達如何快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，可視化及存儲策略。關于毫米波雷達的特性可進一步了解文章《毫米波雷達技術解析》。一、ARS548毫米波雷達概述ARS548是42024
10-292024
10-29康謀分享 | 數(shù)據(jù)隱私和匿名化：PIPL與GDPR下，如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)？（二）
在上期數(shù)據(jù)隱私和匿名化系列文章中，我們主要分享了《中國個人信息保護法》（PIPL）和《歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）在涵蓋范圍、定義、敏感信息等方面的異同點，今天，我們將重點分析PIPL與GDPR在數(shù)據(jù)處理行為及其基礎合法性方面的異同，旨在幫助車企更準確地把握數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的要求，有效應對相關挑戰(zhàn)，推動自動駕駛行業(yè)健康發(fā)展。一、PIPL和GDPR的異同點1、數(shù)據(jù)處理行為定義兩部法規(guī)（PIPL和GDPR）均明確界定了不同的數(shù)據(jù)處理行為，這些行為將觸發(fā)各自法規(guī)的管理范疇。此處所提及的信息，已不2024
10-22AD/ADAS的性能概覽：在AD/ADAS的開發(fā)與驗證中“大海撈針”！
如果您希望從數(shù)百萬小時的駕駛數(shù)據(jù)中查找特定的相關駕駛事件和未遂事故，以確保您的所需功能正確運行，不錯的方法就是創(chuàng)建一個系統(tǒng)性能的概覽分析，實現(xiàn)在數(shù)據(jù)日志中快速檢索關注點。為此，康謀在本文將為您詳細介紹IVEX的智能概覽功能，助力AD/ADAS的開發(fā)與驗證！一、AD/ADAS性能概覽的重要性為了開發(fā)、演進、測試和驗證自動駕駛（AD）功能或自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），各大企業(yè)都在生成數(shù)千小時的包含仿真或真實世界的駕駛數(shù)據(jù)日志。那么，如何才能知道自身的AD/ADAS系統(tǒng)是否始終按要求運行？是否朝著更2024
10-152024
10-142024
10-122024
10-102024
09-29數(shù)據(jù)隱私和匿名化：PIPL與GDPR下，如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)？（一）
自動駕駛技術的快速發(fā)展伴隨著數(shù)據(jù)隱私保護的嚴峻挑戰(zhàn)。中國《個人信息保護法》（PIPL）與歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）為自動駕駛數(shù)據(jù)合規(guī)設立了高標準。本篇文章將帶大家深入探討PIPL與GDPR的異同點，期望能夠幫助車企更好地理解并應對數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的挑戰(zhàn)，推動自動駕駛行業(yè)健康發(fā)展。一、自動駕駛數(shù)據(jù)合規(guī)挑戰(zhàn)2021年8月20日，中國發(fā)布了一項重要的數(shù)據(jù)保護法，即《個人信息保護法》(PersonalInformationProtectionLaw,PIPL)。圍繞數(shù)據(jù)隱私，將零碎的立法統(tǒng)一并2024
09-262024
09-26GSG-8 Gen2生成多達2000個信號，可用性大大增強！
在當今快速發(fā)展的全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）領域，技術的不斷進步和復雜度的日益提升，對導航設備的性能、可靠性以及韌性提出了新要求。無論是航空航天還是交通運輸、地理信息測繪等行業(yè)，都高度依賴于精準、穩(wěn)定的GNSS信號來實現(xiàn)定位、導航和授時（PNT）功能。然而，在實際應用中，GNSS信號容易受到多種因素的影響，如大氣層干擾、多路徑效應、甚至人為的干擾等，這些都可能對導航系統(tǒng)的準確性造成嚴重影響。因此，為了驗證和優(yōu)化GNSS接收機的性能，評估其在各種復雜環(huán)境下的表現(xiàn)，以及確保導航系統(tǒng)的韌性和可靠性，G2024
09-24康謀分享 | 直面AD/ADAS快速開發(fā)挑戰(zhàn)：IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺！
過去十年，自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)(AD/ADAS)軟件和硬件的開發(fā)成為了各大汽車公司的主要投資目標之一。各大汽車公司對AD/ADAS持續(xù)不斷的投資加快了AD/ADAS組件的開發(fā)周期，但也揭示了目前需要解決的重大挑戰(zhàn)——如何快速了解開發(fā)AD/ADAS組件中的車輛行為，以便進行改進！一、方案背景由于AD/ADAS的運行環(huán)境很復雜，從仿真到真實駕駛，任何AD/ADAS組件的每次更改都需要根據(jù)大量場景進行驗證。然而，場景數(shù)量龐大且每天都在增長，傳統(tǒng)的機器人開發(fā)支持工具（如RVIZ）無法滿足我們的需求2024
09-14康謀分享| Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用
驗證自動駕駛軟件需要數(shù)百萬公里的測試。這不僅意味著系統(tǒng)開發(fā)周期長，而且系統(tǒng)的復雜度也會不斷增加，同時，大規(guī)模的實車測試也會耗費巨量的資源并且可能會面臨未知的安全問題。aiSim這樣的虛擬仿真工具可以減輕真實世界測試的負擔。AD和ADAS系統(tǒng)依靠閉環(huán)驗證來確保安全性和性能。然而，實現(xiàn)閉環(huán)評估需要一個能夠準確代表真實世界場景的3D環(huán)境。雖然這些3D環(huán)境可以由3D設計工程師手工構建，但這種方案很難解決Sim2Real的差距并且在可擴展方面存在一定的局限性。為此，本文為您介紹神經重建如何打破限制，在自動2024
09-14ADTF過濾器全面解析：構建、配置與數(shù)據(jù)處理應用
在ADTF(AutomotiveDataａndTime-TriggeredFramework)中，過濾器（Filter）扮演著數(shù)據(jù)處理的核心角色。過濾器是處理數(shù)據(jù)流的基本單元，它們接收、處理并發(fā)送數(shù)據(jù)。接下來，將分享ADTF中創(chuàng)建和使用過濾器，包括設置輸入輸出針腳（Pins）、配置觸發(fā)器（Triggers）以及處理數(shù)據(jù)樣本（Samples）。一、過濾器基礎過濾器是ADTF中用于數(shù)據(jù)處理和轉換的小型處理單元，可以通過特定的接口接收和發(fā)送數(shù)據(jù)，如圖1所示。圖1Filter過濾器核心能力如下：1.數(shù)據(jù)2024
09-112024
09-112024
09-102024
09-092024
09-02安寶特科技｜AR眼鏡在安保與安防領域的創(chuàng)新應用及前景
隨著科技的不斷進步，增強現(xiàn)實（AR）技術逐漸在多個領域展現(xiàn)出優(yōu)勢，尤其是在安保和安防方面。AR眼鏡憑借其先進的功能，在機場、車站、海關、港口、工廠、園區(qū)、消防局等行業(yè)中為安保人員提供了更為高效、直觀的工作方式，從而顯著提升了安全管理的水平。01AR技術的多功能性實時音視頻回傳支持高達4K30FPS的音視頻傳輸，具備錄像和拍照功能，確保關鍵時刻的信息完整記錄位置調度與巡檢管理系統(tǒng)可以在地圖上顯示設備的定位信息，用戶可以查看設備影像并進行軌跡跟蹤，便于管理和記錄巡檢數(shù)據(jù)移動監(jiān)控與現(xiàn)場巡查安保人員可通2024
09-02掃一掃訪問手機商鋪
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