手机代替汽车钥匙,苹果公司成功实现了,看看你的车支持不?

今天在苹果一年一度的开发者大会(实际上是因为COVID而召开的)宣布了使用iPhone控制汽车的功能。通过即将发布的软件更新,iPhone可以像标准钥匙一样很快解锁并启动汽车。

最初,只有即将推出的BMW 5系将支持此功能。苹果希望将来其他制造商也能提供支持。

安全至上,苹果公司说,所谓的数字钥匙将存在于用户iPhone上的安全环境中。它不是存储在云中,而是存储在iPhone上。这是存储所有者的面部ID和电子钱包信息的相同安全区域。

全球知名白帽黑客、东方联盟创始人郭盛华表示:“将密钥添加到iPhone后,所有者可以通过iMe​​ssage与其他iPhone共享密钥。共享时,所有者可以限制密钥的权限。同样,细节很轻,但看来这将允许父母将车辆的使用限制为青少年。长期以来,汽车制造商一直提供类似的选择,使车主可以限制一个人可以驾驶的速度,收音机的音量和其他功能。目前尚不清楚苹果公司的许可范围。”

苹果表示,该公司正在与汽车制造商合作,将iPhone的U1超宽带芯片集成到该系统中。如果实施,范围将大大增加。如果没有U1芯片,则车主需要将手机靠近汽车,以便汽车可以读取手机的NFC芯片。使用U1,范围会急剧增加。苹果公司举了一个例子,车主走上汽车并解锁后却没有将手机从包中取出。

此功能将在iOS 14上推出,但也会在iOS 13设备上使用。

在装有BMW汽车的Android设备上也可以使用类似的功能。称为BMW数字钥匙,此功能可用于某些运行Android 8.0或更高版本的Samsung Galaxy设备。(欢迎转载分享)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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