激光雷达与纯视觉方案,哪个才是自动驾驶最优选?
纯视觉方案依赖深度学习算法进行图像处理和目标识别,这对计算资源的要求非常高。实时处理多路高分辨率图像并执行复杂的神经网络推理,需要强大的GPU算力和高效的算法优化。这不仅增加了自动驾驶系统的硬件成本,还可能影响系统的实时性和响应速度。缺乏直接距离信息与激光雷达不同,摄像头无法直接提供目标物体的距离信息。纯...
中邮·军工|深度报告|纳睿雷达:相控阵雷达大单品需求高景气,产品...
公司分布式高速数据处理平台专为海量气象数据存取和处理而设计,数据处理能力比普通服务器提高40倍,能够很好支撑相控阵天气雷达的高时空分辨率数据处理的应用需求。公司技术延伸开发低空应用场景的Ku波段双极化相控阵雷达、气象领域的C波段和S波段天气雷达以及车载的毫米波雷达等产品,产品线不断丰富。2023年,公司发布C波段双...
...2024年7月无人驾驶网约车行业报告合集汇总PDF分享(附原数据表)
感知模块通过“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”多传感器融合的神经网络算法实现,而决策与控制则依赖于传统的ruled-based算法,即人工编写的规则逻辑。尽管通过不断解决cornercase和远程安全员的监控兜底,萝卜快跑达到了安全运行的标准,但在复杂环境下的行驶表现不够灵活拟人,与理想中的完全替代人类司机的Robotaxi仍有较大...
智驾的性价比之选:媲美激光的4D毫米波雷达
一般毫米波雷达可以解决大部分L2场景的应用,并且由于应用时间很长,技术成熟,出货量大,成本已经下探到300元级别,主机厂不太有动力替换价格更高的4D成像毫米波雷达;4D成像毫米波雷达应用经验比较少,主机厂或者算法公司还不清楚怎么能够用好4D成像毫米波雷达,还不了解如何发挥其潜能,例如更多数量的点云,更高的角度分辨...
中国智能驾驶报告2024:未来已来
车载摄像头、毫米波、超声波雷达、激光雷达都已实现自主替代,技术路线多元化。决策层挑战最大,上层软件需要长期数据积累,中间软件的壁垒高,自主替换难度大,底层软件的操作系统基本完成自研。此外,最核心的AI芯片也长期被海外厂商垄断,我国芯片厂商的产品正在快速进步、但仍需时间提升实力并验证产品。智能驾驶决策层的...
BOE IPC·2024 物联网创新论坛精彩演讲内容实录_手机新浪网
第二是我们未来面临海量的数据,未来包括数据的自动化分析与智能决策,终端上也是非常明显的特点(www.e993.com)2024年10月17日。我们人工学习、机器学习、人工智能等等新的算法进步,从一个被动接受信息的主体变成主动预测。所以智能化交互未来会扮演非常重要的作用。最后一个终端特点,自然交互的形态演进,最直接的交互形态一定是我们和机器和数据之间最...
雷达厂商如何穿越混乱周期
路侧频段政策的变化、市场竞争进入平台期、数据应用层面大模型和数据要素市场的爆发加上若即若离的智慧高速与车路协同市场增长...内外因素叠加之下,毫米波雷达行业正处在一个挑战与机遇并行的混乱周期。1、路侧毫米波雷达市场的复杂节点刚刚过去的一年对路侧毫米波雷达行业来说是不平静的一年。政策层面,去年5月,...
人工智能行业深度报告:AI下半场,应用落地,赋能百业
2.2自动驾驶:算法架构优化,高阶辅助驾驶渗透率预期提升2.2.1端到端模型实现算法架构优化,自动驾驶性能提升“端到端”架构是自动驾驶发展未来主流方向。意为依靠输入,直接输出,所以对输入内容要求较高。激光雷达、雷达、照相机等都是感知系统的组成部分,其中激光雷达和雷达进行深度分析,摄像机进行探测,GPS和里...
美陆军网络与电子战融合发展分析|美军|网络战|电磁干扰_网易订阅
首先,将2种作战模式进行了类似的攻、防、支援战法分类;其次,在操作边界与交叉点上进行了探讨与分析;最后,在通用技术和一体化装备上进行融合。此外,为了深度推进融合过程,明确了网络、云和数据等方面的战略目标,从而推动以综合战术网为支撑和以数据、算法和算力为核心的陆军智能网电装备的应用。
产业经济2024年度策略:数据化、智能化与全球化
2021年数据要素对GDP的贡献率约为14.7%,2022年我国数字经济全要素生产率约为1.75。未来,随着数据要素市场建设加快,国民经济生产效率将持续得以提升,我国数字经济规模和渗透率有望保持持续高增长。从产业层面看:1)政策端,自2014年我国首次将大数据写入政府工作报告以来,近几年数据要素政策体系...