今天给各位分享aptiv的知识,其中也会对aptiv是什么公司进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
本文目录一览:
- 1、德尔福和安波福什么关系
- 2、什么是传感器融合
- 3、进展迅速 现代安波福合资公司完成自动驾驶路试
- 4、国内汽车毫米波雷达哪家做的比较成熟?
- 5、什么叫传感器的融合技术?
- 6、多传感器信息融合是啥?有谁可以给我讲一讲啊??
德尔福和安波福什么关系
德尔福和安波福是兄弟关系。
2017年5月就有德尔福将要分拆的新闻传出。在 9 月 28 日,他们正式公布了分拆之后的两家公司的命名分。他们分别是 「Aptiv(安波福)」 和 「 德尔福科技 」。
在 2018 年 1 月的拉斯维加斯 CES 上,这两家公司会同时亮相,并且揭晓各自新的品牌形象。根据他们的预计,分拆计划会在明年 3 月底前完成,新公司的命名随后也将正式生效。
Aptiv(安波福):由原来的电子与安全和电子 / 电气架构业务板块组成,将聚焦于加速推动主动安全、自动驾驶、提升驾乘体验和互联服务等领域的商业化进程,并提供为实现这些目标所需要的软件、先进的计算平台和网络架构等车辆的 「 大脑 」 和 「 神经 」。
德尔福科技:即原来的德尔福动力总成业务部。这家公司将专注于通过内燃技术、软件和控制、以及电气化来为汽车提供更加先进的推进系统。之所以名字里还带「德尔福」,是因为他们想更好地发挥 「 德尔福 」 这个品牌在 OEM 和售后市场的历史优势。
简单的说,Aptiv 将主要聚焦于汽车前沿创新领域,包括高级驾驶辅助、自动驾驶、车载互联等等,这里面不仅仅是硬件业务,更重要的其实在于软件、服务等新业务。
什么是传感器融合
感器融合是将来自多个雷达,激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确,因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度,但非常强大,但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类,例如行人,骑自行车的人或其他车辆。但是,它们很容易被灰尘,阳光,雨水,雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体,但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。
传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起,以提供最全面,因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。
车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器(例如,雷达)的信息。通过利用部分重叠的视场,可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时,一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释,可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合,从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性,并能更准确,更可靠地表示环境。
当然,车辆上的传感器越多,融合就越具有挑战性,但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处,Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。
过去,用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法,处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中,从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。
将处理移至域控制器后,传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30%。为了进行比较,摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小,OEM可以在车辆包装中提供更多选择。
另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中,智能传感器会独立处理环境输入,这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是,在卫星架构中,所有来自传感器的数据都被集中共享,因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能(AI)工具来提取有用的信息,否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西,这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。
低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下,这可以帮助提高性能。
更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构,然后通过传感器融合来合成数据,车辆可以变得更智能,更快。
进展迅速 现代安波福合资公司完成自动驾驶路试
易车讯 日前,我们从相关渠道获悉,现代汽车集团与安波福(Aptiv)公司联合成立的自动驾驶合资企业Motional目前已经成功完成自动驾驶路试。
作为两家公司的合资企业,Motional去年3月正式落地,致力于改变人们的移动出行方式,将专注研发最优化性能及安全性的自动驾驶汽车,并借此实现自动驾驶汽车的全面商用化。
据Motional方面表示,本月该公司投入多辆无人驾驶汽车在拉斯维加斯上路试运行,测试在交叉路口、无红绿灯路口以及路况复杂路段的表现,安全员全程未对车辆驾驶进行干预,整体测试非常流畅,其非常顺利。
对于此次路试结果,Motional首席执行官表示,该公司是世界上最早实现完全自动驾驶的企业之一,此次路试将成为自动驾驶汽车发展史上的重要里程碑。
据悉,Motional公司目前正通过量产自动驾驶系统来推动移动出行模式的转型升级,将研发可应对所有状况的Level
4(美国汽车工程学会SAE标准)级别的自动驾驶技术,并推动实现商用化。此外,公司还计划自今年起对全自动驾驶系统进行检测,并于2022年向机器人出租车及移动出行业务主体供应自动驾驶系统及支持技术。Motional已在拉斯维加斯已为Lyft提供了10万次以上的机器人出租车试点,仍保持零事故,更多消息持续关注。
国内汽车毫米波雷达哪家做的比较成熟?
暂时没有特别成熟的企业,毕竟行业第一批创业公司成立也没几年时间。目前国内毫米波雷达行业各家产品的侧重点也不大一样。比如德赛西威量产了24GHz毫米波雷达,行易道科技、森思泰克等企业在77GHz毫米波雷达的研发上面已经取得了不少突破。其中行易道在2019年77GHz前向中程支持AEB,后装商用车量产装车运营。2020年77GHz前向中程支持FCW前装商用车量产出货。2020年77G前向中程和近程前装乘用车、支持AEB、ACC和预警类功能定点开发,即将为国外品牌主机厂量产出货。
什么叫传感器的融合技术?
器融合是将来自多个雷达,激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确,因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度,但非常强大,但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类,例如行人,骑自行车的人或其他车辆。但是,它们很容易被灰尘,阳光,雨水,雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体,但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。
传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起,以提供最全面,因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。
车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器(例如,雷达)的信息。通过利用部分重叠的视场,可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时,一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释,可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合,从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性,并能更准确,更可靠地表示环境。
当然,车辆上的传感器越多,融合就越具有挑战性,但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处,Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。
过去,用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法,处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中,从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。
将处理移至域控制器后,传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30%。为了进行比较,摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小,OEM可以在车辆包装中提供更多选择。
另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中,智能传感器会独立处理环境输入,这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是,在卫星架构中,所有来自传感器的数据都被集中共享,因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能(AI)工具来提取有用的信息,否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西,这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。
低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下,这可以帮助提高性能。
更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构,然后通过传感器融合来合成数据,车辆可以变得更智能,更快。
多传感器信息融合是啥?有谁可以给我讲一讲啊??
感器融合是将来自多个雷达,激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确,因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度,但非常强大,但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类,例如行人,骑自行车的人或其他车辆。但是,它们很容易被灰尘,阳光,雨水,雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体,但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。
传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起,以提供最全面,因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。
车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器(例如,雷达)的信息。通过利用部分重叠的视场,可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时,一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释,可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合,从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性,并能更准确,更可靠地表示环境。
当然,车辆上的传感器越多,融合就越具有挑战性,但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处,Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。
过去,用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法,处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中,从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。
将处理移至域控制器后,传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30%。为了进行比较,摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小,OEM可以在车辆包装中提供更多选择。
另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中,智能传感器会独立处理环境输入,这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是,在卫星架构中,所有来自传感器的数据都被集中共享,因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能(AI)工具来提取有用的信息,否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西,这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。
低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下,这可以帮助提高性能。
更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构,然后通过传感器融合来合成数据,车辆可以变得更智能,更快。
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