安全该不该妥协?辅助/自动驾驶的驾驶安全又如何保障?

自动驾驶产业要想真正落地,需要获得大数据、大计算能力、5G、云端,以及核心零部件、高精度地图、智慧城市、智慧道路、视觉认知道路等的支持。安全来不得半点妥协,从辅助到自动驾驶一定是一个循序渐进的过程,而且必须安全第一。

ADAS技术进展|模块及其工艺技术解读

如Yole的分析师所说,进入新十年,“ADAS意味着正在帮助攀登2014年SAE定义的自动驾驶阶梯,并赢得了“L2”、“L2+”和现在的“L2++”的华丽表演

自动驾驶需要明眸慧眼,立体视觉欲成杀手锏?

立体视觉处理是将世界从2D平面转换为全3D环境,不仅提供了更丰富、更密集的目标场景表示,还允许感测系统在未经训练的情况下识别一般障碍物,使仓库机器人、自动驾驶车辆等的导航更安全、更有效

特斯拉不赞成传感器融合,自动驾驶汽车怎么办?

在耶路撒冷实测的L4汽车正在利用AI先进技术,在多个独立的计算机视觉引擎上运行不同的神经网络算法。多个神经网络会产生‘内部冗余’。

自动驾驶方案的安全风险及化解之道

自动驾驶(AD)技术是要改变世界,还是要拯救生命?整个行业开始意识到,实现AV将会比预期的复杂得多,且需要数十年才能达到真正的自动驾驶。

LIDAR感知挑战

成功的自动驾驶汽车必定将使用紧密集成的传感器系统来达到甚至超越人类的驾驶能力。人类驾驶员一般利用双眼、双耳,以及车辆运动给人的反馈来驾驶汽车。

自动驾驶开发能否从娃娃抓起?

既然上一代可以通过小霸王学习机这种东西来学编程,那这一代搞点自动驾驶也没什么大不了

特斯拉再撞白色卡车,自动驾驶安全性该如何保证?

有的时候我们不禁要问,特斯拉是否在自动驾驶上过于激进了

为什么网络攻击无法与自动驾驶相匹敌

恶意软件、勒索软件、病毒、拒绝服务攻击——这些威胁可能会让企业陷入困境,这是因为其难以恢复。其他的情况可能根本无法恢复,但这并没有阻止大多数行业把网络安全当作事后诸葛亮。

新移动时代下的IC设计

自动驾驶汽车(AV)正在将我们推入一个全新的移动时代,为了满足AV的高性能和低功耗要求,如今的SoC设计者需要为AI算法优化定制的硅架构,使用传统的设计方法十分耗费时间,于是HLS(高等级逻辑综合)开始步入人们眼帘。