3、流程改进:模型、目标与挑战

流程改进:模型、目标与挑战

1. 模型概述

1.1 什么是模型以及为何使用

模型是通过研究其他高效且成功的组织而总结出的最佳实践指南。它并不包含实施流程改进计划所需的步骤或步骤顺序,只是表明“这是值得去做的事”。例如,项目规划流程领域建议撰写项目计划,需求管理流程领域建议跟踪需求变更。

选择模型需依据组织想要解决的问题。若不使用模型作为参考依据,就无法规划改进方案,也难以衡量改进结果。有些组织不认可行业中用于流程改进的模型指南而自创模型,但大多以失败告终,因为编写模型耗时且成本高昂,而现有的模型是成功组织最佳实践的总结,应遵循其中的多数实践。不过,多数模型允许组织用替代实践替换不适合自身的部分,但替代越多,偏离最佳实践越远,改进组织问题的可能性就越低。

1.2 常见模型介绍

  • ISO(国际标准化组织) :ISO 9000/9001 系列构建了基本的质量管理框架。ISO 9000 系列文件探讨了组织或企业实施质量保证时应采用的质量体系,ISO 9000 指导用户选择文件集及理解质量概念的相互关系。ISO 9001、9002 和 9003 涉及外部质量保证,ISO 9004 涉及内部质量保证。ISO 9001 用于确保供应商在多个创建阶段(如设计、开发、生产、安装和服务)交付质量体系,对软件开发和维护最为相关。ISO 9000 - 3 用于将 ISO 9001 应用于软件的开发、供应和维护,要求实施有文件记录的质量体系,并将其贯穿整个生命周期。
  • CMM(能力成熟度模型) :通常指软件 CMM,最初用于帮助管理软件开发组织。它通
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值