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  • 一起做一下BMS的最差情況電路分析(WCCA)(上)
    今天一起學習下最差情況電路分析(WCCA)怎么做,里面有些事情是我們實際下手做了才知道。首先看下這個標準《GJB/Z 223-2005?最壞情況電路分析指南》,這個標準定義了WCCA相關背景概念,也是我們能找到的比較對口的參考材料;具體地,里面介紹了計算WCCA的幾個方法,并給出了實例,包括極值法、平方根法、蒙特卡洛方法。
    一起做一下BMS的最差情況電路分析(WCCA)(上)
  • 通過定制電源管理集成電路輕松縮短上市時間
    作者:Franco Contadini,主管工程師 摘要 電源管理集成電路(PMIC)有益于簡化最終應用并縮小其尺寸,也因此備受青睞。然而,當默認啟動時序和輸出電壓與應用要求不符時,就需要定制上電設置。大多數(shù)情況下,電路沒有可以存儲這些設置的非易失性存儲器(NVM)。對此,低功耗微控制器是一個很好的解決方案,其功能特性和所包含的工具可以在上電時對PMIC控制寄存器進行編程,而不需要開發(fā)固件。本文將
    通過定制電源管理集成電路輕松縮短上市時間
  • 干貨 | 域控關鍵技術詳解
    本系統(tǒng)方案指南 (SSG) 探討了車輛區(qū)域控制架構的最新趨勢和技術。第一篇介紹了區(qū)域控制架構的市場趨勢,第二篇將介紹系統(tǒng)架構和方案。
  • 主動安全和被動安全,誰在事故中發(fā)揮作用更關鍵?
    看到一個關于主動安全和被動安全在事故中作用的討論,感覺非常有意思。其實隨著自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的不斷成熟,汽車安全技術也正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)“事故發(fā)生后保護”向“事故預防”演進的深刻變革。主動安全和被動安全作為現(xiàn)代汽車安全防護的兩大支柱,各自承擔著不同但同等重要的角色。
    主動安全和被動安全,誰在事故中發(fā)揮作用更關鍵?
  • 優(yōu)化導航系統(tǒng)中的MEMS IMU數(shù)據(jù)一致性和時序
    作者:Mark Looney,應用工程師 摘要 對于初次嘗試評估慣性檢測解決方案的人來說,現(xiàn)有的計算和I/O資源可能會限制數(shù)據(jù)速率和同步功能,進而難以在現(xiàn)場合適地評估傳感器能力。常見的挑戰(zhàn)包括如何以MEMS IMU所需的數(shù)據(jù)速率進行時間同步的數(shù)據(jù)采集,從而充分發(fā)揮其性能并進行有效的數(shù)字后處理。計算平臺循環(huán)速度可能很慢(低至10 Hz),而且這些平臺往往不支持傳感器數(shù)據(jù)更新產(chǎn)生中斷來及時獲取數(shù)據(jù)。本
    優(yōu)化導航系統(tǒng)中的MEMS IMU數(shù)據(jù)一致性和時序
  • 一文帶你厘清自動駕駛端到端架構差異
    隨著自動駕駛技術飛速發(fā)展,智能駕駛系統(tǒng)的設計思路也經(jīng)歷了從傳統(tǒng)模塊化架構到端到端大模型轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)模塊化架構將感知、預測、規(guī)劃和控制等子任務拆分開,分別由不同模塊完成;而端到端大模型則嘗試直接將傳感器輸入映射到車輛控制指令上,實現(xiàn)聯(lián)合優(yōu)化。雖同為端到端,在各車企在設計時卻提出了模塊化端到端、雙系統(tǒng)端到端、單模型端到端等各種技術架構,這些端到端架構到底有何區(qū)別,相較于基于模塊化的架構,他們又有何優(yōu)勢?
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  • 吉利汽車智能駕駛技術解讀
    自2015年提出“智能吉利2025”戰(zhàn)略以來,吉利汽車在智能駕駛領域持續(xù)加碼,圍繞整車架構、算力平臺、數(shù)據(jù)與算法以及分層智能駕駛系統(tǒng)四大維度展開布局。
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  • 高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準、學得更快”
    自動駕駛研發(fā)如何高效獲取海量訓練數(shù)據(jù)?高逼真合成數(shù)據(jù)技術正在提供新解法。通過仿真平臺可生成多場景、多傳感器的精準標注數(shù)據(jù)。文章詳解如何構建符合nuScenes標準的數(shù)據(jù)集,覆蓋復雜交通場景,為感知模型訓練提供高效、可控的數(shù)據(jù)支持。
    高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準、學得更快”

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