m0_63902994的博客

典型的ISP通常会对摄像头输出的RAW数据先做黑电平矫正（BLC）、坏点矫正（DPC）、数字增益（Dgain）、镜头阴影矫正（LSC）等必要处理。然后通过去马赛克（DM）插值恢复出全彩色图像，在RGB域完成色彩矩阵矫正（CMC）、伽马矫正（GMA）。最后转到YUV域，进行锐度（SHP）、对比度（CON）、颜色饱和度（SAT）等调整后输出。在整个ISP pipeline中间会插入若干降噪（NR）模块。需要注意，某些处理可能会合并到一起，例如某些ISP方案将锐度调整合入到了DM内。

需利用python进行3D可视化处理，用于分析python得到的数据的正确性。

对于主流的新能源车企来说，120W到200W的镜头已经不再满足使用，行业开始升级到800W像素，比如说蔚来、理想。目前具备800W像素摄像头模组生产能力的厂商还比较少，比如说舜宇、联创电子等。

需要知坐标系a的原点、x轴正半轴上任一点和y轴正半轴上任一点在坐标系b下的坐标，求解坐标系a到坐标系b的旋转矩阵R和平移矩阵T；输入：坐标系a的原点在坐标系b下的坐标:Oab(x1,y1,z1);坐标系a的x轴正半轴上任一点在坐标系b下的坐标:Pxb(x2,y2,z2);坐标系a的y轴正半轴上任一点在坐标系b下的坐标:Pyb(x3,y3,z3);思路：因为实际对应三点都是在坐标轴上，所以直接利用向量的思路来求解，利用旋转坐标的定义来计算。

集成低噪声放大器(LNA)、功率放大器(PA)、混频器(MIXER)、检波器(Detector)、滤波器(Filter)、压控震荡器(VCO)、移相器、模数转换器(ADC)等,用以实现毫米波信号的调制、发射、接收以及回波信号的解调。绿色框内的发射天线和红色框的接收阵列协同工作在垂直方向上形成了一种虚拟孔径阵列,从而实现了高度方向上的测量,能够提供目标的高度信息(上图中的绿色框)。行易道科技、华域汽车、集眼科技、智波科技、森思泰克、衰米波技术、意行半导体、清能华波、矽杰微电子、加特兰微电子等。

超声波雷达：利用超声波测算距离的雷达传感器装置，通过发射、接收 40kHz、48kHz或 58kHz 频率的超声波，根据时间差测算出障碍物距离，当距离过近时触发报警装置发出警报声以提醒司机。超声波：人耳所不能听到的一种频率大于 20kHz 的声波，具备声波传输的反射、折射、干涉等物理特性，对外界光线和电磁场不敏感，声波强度不受雨雪天气等恶劣环境的影响。UPA：超声波驻车辅助（Ultrasonic Parking Assistant），安装在汽车前后保险杆上的超声波雷达，用于测量前后障碍物。

即硬件在环测试（Hardware-in-the-Loop Testing），是一种广泛应用于汽车电子控制系统领域的测试方法。它将实际的硬件（如ECU、传感器、执行器等）与模拟器件（如模型、仿真器等）通过接口连接起来，模拟实际的操作环境，通过对实时运行的系统进行测试和评估，以确保汽车电子控制系统的性能和稳定性。

最终，通过这个过程，NeRF能够学习到一个连续的体积场景表示，这个表示可以用于任意新视角的合成和渲染，生成高质量的图像。需要注意的是，数据生成只是NeRF技术的一部分，实际的实现和应用可能还涉及其他方面的考虑，如神经网络的架构、优化算法的选择等。需要注意的是，生成的corner case数据应尽可能接近真实世界的分布，以确保模型能够在实际应用中有效地处理这些特殊情况。为了提升模型的数据量，通过一定的数据处理方法进行corner case的数据生成，不失为一种有效的办法。

发送方将数据和检验值一起发送给接收方，接收方再次对接收到的数据进行异或运算，并与接收到的校验值进行比较。因此，在实际应用中，通常需要结合其他更强大的校验算法来实现可靠的数据传输。XOR 校验算法（XOR checksum algorithm）是一种简单的校验算法，用于检测数据传输中的错误。5. 接收方接收数据和校验值后，对接收到的数据进行异或运算，得到一个新的校验值。3. 生成的异或结果即为校验值，将校验值附加到数据的末尾。6. 将接收到的校验值与计算得到的校验值进行比较。函数来计算校验值，并使用。

网络管理能对汽车上的各个节点能统一管理，进行休眠唤醒的控制，从而达到节省能耗的目的，满足整车低功耗的要求。

计算CANFD上传输的一帧数据的E2E校验，CRC-8-SAE J1850 - 0x1D (x8 + x4 + x3 + x2 + 1)，但具有不同的起始值和 XOR 值（起始值和 XOR 值均为 0x00）。

实际项目应用过程中，碰到单片机异常复位的问题，一般log数据也没法存储下来，问题比较难分析。实际项目中遇到的是英飞凌CY 芯片发生复位，查实际问题ECU也有RES_CAUSE 复位原因记录。

在分析CAN信号的时候，虽然利用CANoe 或者周立功工具，能够很直观的看到数据的分布情况，但是，上述工具在导出数据的时候，还是有很多限制，不利于数据的二次处理。利用python将数据解析处理，可以用excel 或者 MATLAB 进行数据处理。

E2E 通讯故障保护的概念假定与安全相关的数据交换应在运行时受到保护，以防止通信链路上的故障影响(见图1.1)。端到端通信保护检测到的发送端和接收端之间的故障包括系统软件故障，如发送端或接收端较低通信层引入的故障，以及MCU硬件、通信外设、收发器、通信线路或其他通信基础设施引入的随机硬件故障。比如随机硬件故障，CAN 收发器寄存器损害，EMC干扰，系统底层通讯层的故障（比如 RTE ,IOC,COM 和网络包）H1：通信的物理网络存在故障；H2：是通信网络的接口存在电磁兼容性问题；

Q1:自动驾驶车辆为什么要进行时间同步？Q2:TSN？ TSN（Time-Sensitive Networking，时间敏感型网络）技术的前身是AVB（Audio/Video Bridging，音视频桥接）技术。TSN协议栈是一系列IEEE 802.1标准的集合，包括技术类和配置类。IEEE802.1as协议(就是其中的一个协议)Q3:gPTP？ gPTP（generalized Precision Time Protocol，广义精确时间同步协议），基于PTP（IEEE 1588v2）协议进行了一系列优化

MPC 跟踪圆形轨迹/直线轨迹 MPC 跟踪双移线轨迹 MPC 进行局部路径规划+轨迹跟踪 MPC跟踪直线轨迹 N MPC 对直线轨迹进行跟踪 MPC 算法跟踪五次多项式曲线以上为目录推荐学习的软件：matlab （2019a）+carsim（2016）无人驾驶知识架构：第一层：全局路径规划 二 环境感知 三 行为和轨迹规划 四 轨迹追踪全局路径规划 模块：规划出一条从当前位置到目标点之间成本最低的可行路线算法：蚁群算法，遗传算法 a star算法环境感知模块：毫米波