自動駕駛中與LIDAR有關的主要設計考量
本文來源：智車科技／ 導讀 ／成功的自動駕駛汽車必定將使用緊密集成的傳感器系統(tǒng)來達到甚至超越人類的駕駛能力。人類駕駛員一般利用雙眼、雙耳，以及車輛運動給人的反饋來駕駛汽車。我們的大腦會實時處理所有這些信息，并從人腦的駕駛經驗數據庫中直覺反應
自動駕駛：ECCV2020|基于關鍵點的單目3D目標檢測
論文原文：RTM3D：Real－timeMonocular3DDetectionfromObjectKeypointsforAutonomousDriving目前已有的一些 3D 檢測器都是將 3D 邊界框到 2D 邊界框的幾何約束作為重要組件
華為提出適用于彎道的車道線檢測方法 CurveLane-NAS
雖然CurveLane－NAS是為曲線車道設計的算法，但在97％以上都直線車道的數據集CULane上表現依然非常良好。在華為發(fā)布的新數據集CurveLanes上，現有的算法如SCNN和SAD的性能卻有所下降，而CurveLane－NAS的表現十分優(yōu)秀，與現有的算法相比，實現了準確性和高效性的平衡。
汽車變速器殼體、軸、齒輪加工工藝流程合集
目前，多數汽車變速器搭載的是手動變速器，匹配發(fā)動機排量為0．8～1．8L，搭載于經濟型轎車上。隨著近年的發(fā)展，逐步往自動變速器發(fā)展。變速器主要涉及核心零件軸及齒輪、殼體的生產、總成裝配、試驗檢測等過程在公司內進行。
汽車零部件低功耗測試三大難點
休眠、待機功耗是衡量零部件能耗的重要指標，許多部件在待機時，會有周期喚醒或者間隔脈沖響應，產生較大的脈沖功耗。傳統(tǒng)儀器響應速度慢，量程范圍小，很難準確測量，本文將詳細分析低功耗測試三大難點。低功耗休眠、待機功耗的第一個特點就是功耗極低，在恒壓下，主要體現在電流非常小
注塑模冷卻系統(tǒng)設計原則及結構形式
模人原創(chuàng)隨著塑料在汽車領域的使用量持續(xù)增長，占到了車身總質量的10％－15％，由于對汽車輕量化設計的追求，塑料在汽車領域的用量將會越來越大。在現代社會，尤其是歐美與德國的汽車主機廠，例如奔馳Smart，蓮花Elisey與雷諾Espace，均采用了塑料車身
基于模型的測試（壹）
MIL測試主要是驗證模型功能的正確性，是否滿足設計的功能需求。只有保證了建模的正確性，才能保證在此基礎上生成的代碼的正確。通過MIL測試，指定輸入和期望結果，將仿真結果和期望結果進行比對，根據判定標準驗證模型是否正確。
ISO26262 Functional Safety Concept（叁）
本期還是繼續(xù)上一期的話題，接著聊聊功能安全概念階段相關的話題。本期主要聊一聊功能安全要求，并舉例說明一些功能安全機制。
ISO26262 Functional Safety Concept（下）
本章節(jié)的目標是設置一個框架，用于檢測和處理相關項的故障，從而確保相關項的安全。也就是說，我們整車在開發(fā)階段沒有表現出來的殘余故障是對車輛層面造成危害的根本原因。下面的Figure1展示了這些故障如何導致了車輛層面的危險。
汽車B下柱模具技術總結
B柱分成兩類: 一類有外觀線要求的,一類是沒有外觀線要求的。當然有外觀線的當然難做,主要原因是皮紋角度不夠。其實每個客戶的縮水都用的不一樣的,有的要作爆破實驗,有的不要。里面裝了一個安全氣囊。所以不要評經驗,定縮水,還是問問指定的材料廠商
九種模具故障解決方案，遇到了再也不怕！
1．澆口脫料困難在注塑過程中，澆口粘在澆口套內，不易脫出。開模時，制品出現裂紋損傷。此外，操作者必須用銅棒尖端從噴嘴處敲出，使之松動后方可脫模，嚴重影響生產效率。這種故障主要原因是澆口錐孔光潔度差，內孔圓周方向有刀痕
坦克裝甲車輛液壓系統(tǒng)的可靠性設計
隨著液壓技術在坦克裝甲車輛上的不斷廣泛應用，液壓系統(tǒng)的可靠性問題日顯突出和重要。因此，對已有坦克裝甲車輛液壓系統(tǒng)進行有效的可靠性評估是很有必要的。
汽車以太網技術及測試介紹
汽車智能化推動了汽車以太網技術的發(fā)展，汽車以太網技術的各種應用將逐漸滿足車聯網和汽車智能化的需求。而汽車以太網的測試方法也會隨著汽車以太網技術的完善，會更加成熟和標準化。
汽車噴涂無塵車間中塵埃粒子計數器的應用！
噴涂行業(yè)需要對環(huán)境的要求是很高的，需要在無塵環(huán)境中操作，噴涂作業(yè)區(qū)的空氣應保持清潔。工采網了解到如果空氣中的灰塵附著在漆膜上，不僅會影響汽車質量，還會影響涂層的美觀和耐腐蝕性。一般來說，噴涂行業(yè)對環(huán)境清潔度的要求在萬級和十萬級。
軟件定義汽車5-中央計算單元架構
為啥汽車行業(yè)會形成這種群雄割據的狀態(tài)，汽車軟件的封閉性，看似給這個行業(yè)構筑了壁壘，實際上也限制了整個行業(yè)生態(tài)的發(fā)展，開源軟件造就了今天人工智能行業(yè)的繁榮，但一眼望去，整個汽車軟件行業(yè)依然一片沉寂，都知道軟件很重要，可是符合行業(yè)要求的人才從什么地方來呢？
面向智能車的自然誘發(fā)駕駛員情緒面部表情數據集
滑鐵盧大學Cogdrive實驗室和重慶大學先進制造與信息技術實驗室聯合建立了一個駕駛員情緒面部表情（DEFE）數據集，用于駕駛員自發(fā)情緒分析。該數據集包括駕駛過程中60位參與者（43位男性）的面部表情記錄
軟件究竟如何定義汽車3—SOA 基礎軟件框架與參考實現？
上一篇文章對智能汽車軟件的范圍、軟硬件升級、SOA的內涵進行了介紹，本篇將圍繞 SOA的實現細節(jié)。重點闡述以下問題：SOA 基礎軟件框架SOA 參考實現SOA 實現所需相關技術一、SOA 基礎軟件框架上一篇中，介紹了面向服務的軟件架構設計SOA，但它只是一架構種設計思想，本身并不是一個軟件模塊
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