汽车智能化的主要研发方向

最新推荐文章于 2025-01-02 09:49:53 发布
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#交通

博客介绍了汽车智能化的主要研发方向，包括智能警示系统，可提供交通与路况警示信息；智能辅助驾驶技术，能部分替代驾驶员操纵；自主汽车即无人驾驶汽车，采用自动系统完全替代驾驶员驾驶。
汽车智能化的主要研发方向
　　※ 智能警示系统
　　   提供交通与路况信息或警示信息，提醒驾驶员注意安全

　　※ 智能辅助驾驶技术（智能汽车）
　　   局部引入带有决策控制的控制系统，部分地替代驾驶员的操纵

　　※ 自主汽车（无人驾驶汽车）
       全部采用带有感知、决策控制的自动系统，完全替代驾驶员的驾驶

智能驾驶大数据前沿研究进展与典型应用
大数据
04-27 6484
导读：随着嵌入式系统、导航系统、传感器技术、网络及通信技术等方面的共同发展，以及人们对于未来交通工具的盼望，智能驾驶技术逐渐成为越来越多学术界与工业界研究人员的关注热点。作者：韩锐 刘驰来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01 介绍智能驾驶泛指对于交通工具（尤其是汽车）的智能化改造，应用自动驾驶（autonomous driving）以及车联网（Internet ...
自动驾驶可以做的五个具体研究方向
weixin_47151388的博客
03-29 3032
通过神经网络直接学习从传感器输入到车辆行为输出的映射关系，UniAD在各种自动驾驶子任务中取得了卓越的性能，甚至超越了传统方法的性能。此外，引入大型语言模型可以进一步提高推理能力，从而提高系统的性能。这些仿真技术为自动驾驶系统的测试、验证和训练提供了有效的工具，帮助加速自动驾驶技术的发展和应用。在实际应用中，通过引入基础模型的表示，可以进一步提升系统在复杂场景下的性能，如交通拥堵、复杂道路等。栅格预测是自动驾驶中一项重要的感知技术，它通过栅格网络将驾驶场景编码为占据栅格，为系统提供了环境的详细信息。
【智能驾驶】汽车智能化行业深度报告
产业智能官
03-05 3151
汽车智能化探析汽车智能化演进路线探析——渐进式创新和破坏式创新两条路线并举1.汽车智能化的演进阶段按照 NHTSA 对于汽车智能化演进的分类，汽车智能化演进分为 5 个阶段。 L0 阶段对应完全无自动化，在该阶段由驾驶者完全保持对方向盘、油门和刹车的掌控。根据该定义，行车记录仪和仅仅涉及报警和预警功能的自动辅助驾驶功能也属于 L0 阶段。 L1 阶段对应特定功能自动化，在该阶段由驾驶者占据对汽
浅析智能驾驶的发展现状和未来趋势
蕴劼的博客
09-13 1万+
浅析智能驾驶的发展现状和未来趋势 【摘要】智能驾驶作为工业革命和信息化的重要产物，是战略性新兴产业的重要组成部分，是当今人工智能时代中的一个重要分支，可能将成为下一代智能终端。智能驾驶产业现状虽然面临着重重坎坷，但作为第四次工业革命中发展较快的领域，其未来趋势也将是逐渐上升。 【关键词】智能驾驶 ADAS 无人驾驶 车联网 人工智能 一、智能驾驶的定义及背景 智能驾驶，指机器帮助人进行驾驶，以及在...
智能车浅谈——方向控制篇
热门推荐
qq_41954556的博客
01-25 4万+
智能车方向控制浅谈——自动控制原理角度，解析智能车转向控制中的舵机转向原理以及差速原理。
车企研发数字化转型挑战与对策
weixin_52213728的博客
08-30 1893
通过研发数字化转型实施，梳理数据主线，围绕产品定义数字化、开发协同数字化、运营决策数字化等转型目标，整体规划信息系统、数据湖、数据中台、IT基础架构等全平台项目建设。结合产品转型和业务变更，重新梳理业务开发和运营流程，配合业务组织架构调整，将数据与流程解耦，数据产生不依赖于组织架构，不依赖于业务流程，数据收集标准化、自动化。研发数字化转型的突出亮点就是统一数据源，同样的数据产生和录入，不会产生重复动作，有效降低了人工成本和数据错误率。同时，数据湖的建立，为今后各种低代码开发应用搭建坚实的基础。
AI定义汽车/跨域融合/整车智能，汽车智能化2.0时代新机会来了
高工智能汽车
01-02 1527
据介绍，东软睿驰最新推出的整车智能OS—NeuSAR OS，在标准AUTOSAR和SDV的基础之上，增加了对AI的支持。以整车智能为核心的智能化2.0时代，汽车竞争的核心将是整车全域智能化，整合了智驾、智舱、车控、智能底盘、甚至动力系统，实现跨域/车云一体的数据共享、跨域协同与控制，从而带来具备代际差的用户体验优势。届时，AIEV汽车以AI超级智能体和用户进行交互，车辆具备老司机的出行能力，还具备高情商高智商的沟通能力，为用户提供基于自然语言的出行服务，实现“可用”、“好用”到“爱用”的演进。
万字系统解析汽车座椅的智能化和环保创新 | 谈思撰稿人系列
Taaslabs01的博客
10-29 2010
未来，座椅将更加智能化和个性化，通过集成先进传感器、人工智能算法和大数据技术，座椅可以实时感知乘客的身体状态、情感变化和健康状况，提供精准的调节方案。例如，记忆海绵和凝胶坐垫等材料可以根据乘客的体型和坐姿进行自适应调整，提供更好的支撑，减轻长时间驾乘的疲劳感，并预防因不良坐姿引发的腰椎和颈椎问题。早期的座椅设计简单，以木质或金属框架和织物等材料为主，虽仅满足基本乘坐需求，但奠定了座椅设计的基础，体现了对乘车体验的初步重视。，设计师们着力改善座椅的填充材料、形状和硬度，以减轻长时间驾驶或乘坐带来的疲劳。
AI测试的主要研究方向介绍
daopuyun的博客
11-15 1666
这个框架将支持对不同主题的基础测试数据集进行文本分词、图像标注、特征筛选等加工处理，为不同AI医疗产品提供定制化的测试数据，解决医学数据模块的通用性与特定测试数据集需求之间的冲突，确保测试数据集既具有足够的广泛性，覆盖多种医疗场景，又能满足特定AI医疗产品的测试需求，提高人工智能系统测试的针对性和可靠性。首先，基于模型的人工智能系统测试方法，通过构建可追踪、可测试的人工智能测试模型，将智能学习模型和数据模型融入其中，从而更好地评估训练数据和测试数据的质量。等需求，欢迎私信我，一起技术交流、探讨。
汽车智能化加速渗透，汽车电子产业链迎来发展机遇
06-10
华为、苹果、小米、百度等科技巨头纷纷加入智能汽车的研发与生产行列，进一步加速了汽车智能化的步伐。 #### 汽车电子在智能汽车中的角色 汽车电子作为智能汽车不可或缺的重要组成部分，在汽车智能化过程中扮演着...
### 汽车行业基于人工智能的汽车智能化转型：应用场景、价值成效与未来发展趋势
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- 随着算力的提升，AI技术将为汽车智能化注入更强的动力。 - 端云协同的大小结合将实现效能与性能的双提升，推动AI智能体在车端应用的快速落地。 - 安全与隐私保护将成为构建可信可靠智能出行生态的基石。 AI技术的...
【汽车电子电气工程】电子电气架构成本优化与演进驱动：智能化、电动化及网联化发展方向综述了电子电气架构
06-23
最后，文章分析了E/E架构演进的五大驱动因素：智能化（自动驾驶、智能座舱）、电动化（电池管理、电驱动集成）、网联化（车联网、大数据）、成本与效率、法规与标准。 适合人群：从事汽车电子工程、智能汽车研发的...
电子电气架构中汽车新技术发展趋势解析：智能化与集成化方向
02-17
重点强调了五大技术发展方向，分别是高度集成化、信息化与数据融合、网络化架构、智能化渗透和绿色可持续。例如，域控制器架构取代分布式ECU，算力集中化提升；车规级芯片的不断升级；以及通信协议、AI算法等领域的...
汽车行业动态分析：从专利布局看苹果的汽车智能化战略.pdf
07-03
总结来说，该报告不仅详细阐述了苹果公司的汽车智能化战略和专利布局，而且还通过行业发展趋势的分析，为投资者提供了未来汽车行业的投资策略和方向。报告最终指出了苹果公司在汽车智能化领域的发展势头，同时也提醒...
EI复现基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）的风电-水电（含抽水蓄能）联合优化调度展开研究，旨在通过Matlab代码实现该优化模型的复现。研究重点在于利用粒子群算法求解多能源系统中的调度问题，综合考虑风电的不确定性与水电（尤其是抽水蓄能电站）的调节能力，构建联合调度模型，以实现电力系统运行的经济性、低碳性与稳定性目标。文中详细阐述了模型构建思路、算法实现流程及关键参数设置，并通过仿真验证了方法的有效性与可行性，属于EI级别论文的复现工作。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握粒子群算法在电力系统优化调度中的具体应用方法；②理解风电-水电联合调度的建模思路与实现过程；③复现并改进已有EI论文中的优化模型，用于学术研究或实际工程参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码同步学习，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数调优部分，同时可尝试将该方法迁移至其他多能源协同优化场景中进行拓展研究。
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-20
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文通过Simulink仿真实现，对锂离子电池模型的性能与效率进行了全面研究，重点分析了电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量及电量状态(SOC)等因素对电池系统的影响。研究涵盖了电池建模、参数设置、工况仿真与性能评估，旨在揭示不同条件下电池的工作特性与效率表现，优化电池使用策略。通过系统级仿真，为电池管理系统设计、电动汽车及储能系统应用提供理论支持和技术参考。; 适合人群：具备一定电力电子、电池管理系统或新能源领域基础知识的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①用于锂离子电池系统的设计与性能优化；②支持电动汽车、可再生能源储能等应用场景下的电池管理策略研究；③为电池仿真建模、SOC估算、效率分析等课题提供仿真基础与数据支撑； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解各参数设置对仿真结果的影响，重点关注不同C-rate和负载条件下的SOC变化趋势与能量效率差异，并可进一步扩展至老化模型与热效应分析。
【遥感与地理信息】基于Google Earth Engine的LULC分类地图生成与面积统计：动态世界模型2024年土地覆盖分析应用
12-20
内容概要：本文介绍了一段基于Google Earth Engine（GEE）平台的代码，用于实现任意区域的土地利用/土地覆盖（LULC）分类制图与面积统计。代码首先加载指定区域（AOI），然后获取2024年Dynamic World数据集的影像分类结果，计算每个像素全年最频繁出现的地物类别（众数），并裁剪得到研究区内的LULC分布图。通过可视化调色板对不同地类进行色彩渲染，并叠加显示在地图上。同时，代码还计算各类别的实际面积（单位：公顷），生成按地类分组的统计结果，并支持将面积统计数据导出为CSV文件，以及将分类图像导出为GeoTIFF格式。; 适合人群：地理信息系统（GIS）、遥感相关领域的研究人员、学生及技术人员，具备基本JavaScript或GEE编程经验者更佳；; 使用场景及目标：①实现快速的土地利用分类制图；②定量统计不同地类的面积分布；③支持环境监测、城市规划、农业管理等应用领域的空间数据分析；④学习GEE平台中影像处理、区域统计与结果导出的操作流程； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，注释清晰且功能完整，建议结合Google Earth Engine平台动手运行并调整参数，深入理解影像集合处理、像素级运算、reduceRegion统计方法及数据导出机制。
自定义颜色渐变的仪表盘
12-20
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6457e8564613 仪表盘、仿芝麻信用（新旧两版）、炫酷汽车速度仪表 该项目用于相互交流学习自定义仪表盘控件。 由于仪表盘控件可变属性太多，抽成一个未必能满足广阔的需求，因此实现了不同的，若有适合项目可直接在其基础上改动。 前期模仿了一些比较常见的样式，将来若有新样式会逐渐加入。 sample.apk Screenshot style1 style2 style3 style4 欢迎 or License
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
12-20
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
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