автор:Ван Инфэй

Перепечатано с:Автомобильная электроника и программное обеспечение

редактировать:Восточное побережье, потому что@Немного искусственного интеллекта

оригинал:Познакомьтесь со сбором автомобильных данных, калибровкой и заправкой в ​​одной статье.

01  Что такое сбор данных, калибровка и заправка?

Сбор автомобильных данных, калибровка и рециркуляция данных являются важными этапами в процессе разработки и тестирования транспортных средств. Вот краткое введение в них:

1. Сбор данных об автомобилях:Сбор автомобильных данных подразумевает использование датчиков, установленных на транспортных средствах.、Камера、Радар и другое оборудование собирают информацию об окружающей среде вокруг автомобиля.、Такие данные, как состояние автомобиля и поведение при вождении. Эти данные могут включать изображения、видео、лидарное сканирование、Данные инерционного измерительного блока (IMU)、Информация о местоположении GPS и т. д. Целью сбора автомобильных данных является предоставление информации в режиме реального времени.、Точные данные о транспортном средстве и окружающей среде в качестве входных данных для восприятия системы «Автономное вождение».、Принятие решений и контроль.

2. Калибровка автомобиля:Калибровка автомобиля – это настройка и оптимизация параметров и комплектаций автомобиля.,Так что он имеет хорошую производительность и безопасность в различных средах и условиях. Калибровка в основном включает требования к калибровке.,Разработка плана калибровки,Разработка и проверка калибровки,Разработка и проверка экстремальных условий,Обзор калибровки,Калибровочный выпуск и другие шаги. в калибровке автомобиля,Используйте собранные данные о транспортном средстве для оценки и корректировки алгоритмов восприятия системы автомобиля, принятия решений и управления.,Адаптироваться к разным дорогам, погоде, изменениям условий дорожного движения и т. д. Калиброванные параметры могут включать калибровку датчика.、параметры динамики автомобиля、Алгоритмы обнаружения и отслеживания препятствий и т. д.

Например: калибровка системы управления двигателем (включая регулировку момента зажигания, объема впрыска топлива, фаз газораспределения и других параметров для достижения оптимальной выходной мощности, экономии топлива и контроля выбросов), калибровка системы трансмиссии (включая логику переключения автоматической коробки передач, рабочую точку сцепления, выбор передаточного числа и настройка других параметров для улучшения для плавного переключения передач и комфорта вождения), калибровка тормозной системы (включая настройку материала и геометрических параметров тормозных дисков и тормозных колодок для достижения оптимальных тормозных характеристик и долговечности), калибровка системы подвески (включая жесткость подвески, регулировка таких параметров, как характеристики демпфирования, для обеспечивают хороший комфорт подвески и устойчивость управления) и т. д.

3. Обратная связь по данным:Повторное введение данных означает введение собранных фактических данных транспортного средства в контроллер транспортного средства или контроллер домена для моделирования и тестирования.。Например, посредством обратной связи по данным,Могут быть воспроизведены реальные сцены и ситуации вождения.,И чтобы Автономное Оцениваются и проверяются характеристики и алгоритмы системы вождения. Повторно введенные данные могут включать в себя данные датчиков, информацию о состоянии транспортного средства, данные о поведении вождения и т. д. Целью повторной загрузки данных является проведение масштабного тестирования, проверки и оптимизации в среде моделирования для ускорения автономного процесс разработки и внедрения системы вождения.

Эти шаги играют ключевую роль в разработке и тестировании всего автомобиля. Благодаря сбору данных, калибровке и обратной связи можно улучшить общие характеристики, безопасность и адаптируемость автомобиля, а также ускорить процесс его коммерциализации.

02  Ситуация на рынке и спрос

По состоянию на 2021 год рынок сбора автомобильных данных уже довольно велик и, как ожидается, будет продолжать расти в ближайшие годы. По данным компаний, занимающихся исследованием рынка, в 2021 году мировой рынок сбора автомобильных данных составит около 15 миллиардов долларов США, включая сопутствующие продукты и услуги, такие как датчики, устанавливаемые на транспортных средствах, интеллектуальные автомобильные платформы и решения для анализа данных. В основном это связано с продвижением цифровой трансформации в автомобильной промышленности и растущим вниманием к данным транспортных средств.

Рост рынка сбора автомобильных данных обусловлен несколькими факторами. Во-первых, автопроизводители и технологические компании уделяют все больше внимания сбору и анализу данных о транспортных средствах, чтобы обеспечить лучшее качество вождения, безопасность транспортных средств и техническое обслуживание транспортных средств. Во-вторых, появление новых энергетических транспортных средств и технологий автономного вождения привело к увеличению спроса на сбор и анализ данных. Кроме того, расширение возможностей подключения транспортных средств к другим интеллектуальным устройствам и системам также способствует росту рынка сбора автомобильных данных.

Развитие транспортных средств на новой энергии и технологий автономного вождения оказывает значительное влияние на сбор данных о транспортных средствах, что в основном отражается в следующих аспектах:

1. Увеличение объема данных:новые энергетические транспортные средства и Автономное Вождение Внедрение транспортных средств привело к значительному увеличению объема данных, генерируемых транспортными средствами. Электромобили содержат большой объем данных, касающихся аккумуляторов, двигателей, управления энергопотреблением и т. д., а также автономное вождение В автомобиле используются различные датчики (например, лидар、Камера и радар) для сбора информации об окружающей обстановке. Необходимо собрать крупномасштабные данные, генерируемые этими транспортными средствами.、передача инфекции、Хранение и анализ для поддержки управления транспортным средством、Требования к оптимизации производительности и обеспечению безопасности.

2. Разнообразные типы данных:новые энергетические транспортные средства и Автономное Технология вождения вводит различные новые типы данных. Например, электромобилям необходимо собирать данные о состоянии и производительности аккумулятора для управления аккумулятором и оптимизации стратегии зарядки. Автономное вождение Транспортным средствам необходимо собирать данные об окружающей среде、Данные о состоянии и поведении транспортного средства и т. д.,для поддержки автономного принятия решений и управления вождением. поэтому,Системы сбора автомобильных данных должны иметь возможность обрабатывать и анализировать различные типы данных.,обеспечить более полную информационную поддержку.

3. Безопасность данных и защита конфиденциальности:По мере увеличения объема данных об автомобиле,Безопасность данных и защита конфиденциальности стали более важными вопросами. Транспортные средства на новой энергии и автомобили «Автономное вождение» несут большой объем конфиденциальной информации.,Например, местоположение автомобиля, поведение при вождении и характеристики автомобиля. поэтому,Системы сбора данных автомобилей должны принять соответствующие меры безопасности,Защитите конфиденциальность и целостность данных,Предотвратите незаконный доступ и неправильное использование данных.

4. Увеличение требований реального времени:Автономное вождение Транспортным средствам еще более остра потребность в данных в реальном времени.。Например,Транспортным средствам необходимо собирать и обрабатывать данные датчиков в режиме реального времени.,Для того, чтобы точно воспринимать и принимать решения об окружающей среде. поэтому,Автомобильные системы сбора данных должны иметь возможности быстрого и эффективного сбора и обработки данных.,для удовлетворения требований реального времени.

5. Системы безопасности и помощи при вождении:Автономное вождение Автомобиль нуждается в калибровке Регулировка параметров систем безопасности и помощи при вождении. Сюда входят автоматические тормозные системы, адаптивный круиз-контроль、Калибровка таких функций, как ассистент удержания полосы движения.,Обеспечить его безопасность и надежность в различных дорожно-транспортных ситуациях.

В целом, развитие транспортных средств на новой энергии и технологий автономного вождения способствовало прогрессу и применению технологий сбора автомобильных данных. Они выдвинули более высокие требования к объему и типу данных, безопасности данных и производительности в реальном времени, а также способствовали инновациям и развитию технологий сбора данных. В то же время он также обеспечивает более богатую основу для таких областей, как интеллектуальный транспорт, управление транспортными средствами и помощь при вождении.

03 Состояние рынка и болевые точки отрасли

С развитием новых энергетических транспортных средств и технологий автономного вождения современная автомобильная индустрия сбора данных сталкивается с некоторыми новыми болями и проблемами, в том числе следующими:

1. Стандартизация и совместимость данных:Поскольку разные производители автомобилей и поставщики технологий используют разные форматы данных и стандарты интерфейса.,Вызывает проблемы совместимости при сборе данных. Это усложняет сбор и интеграцию данных.,Ограничивает эффективное использование и обмен данными. Промышленность нуждается в более широких усилиях по стандартизации данных,Содействовать совместимости и совместимости данных.

2. Безопасность данных и защита конфиденциальности:По мере увеличения данных об автомобиле и увеличения чувствительности,Безопасность данных и защита конфиденциальности стали в центре внимания отрасли. Автомобильные системы сбора данных требуют строгих мер безопасности,Для защиты данных от вредоносных атак и несанкционированного доступа. в то же время,Необходимо обеспечить должную защиту личной информации владельцев автомобилей и водителей.,Соблюдайте соответствующие правила и требования политики.

3. Качество и точность данных:Проблемы с качеством и точностью данных могут возникнуть в процессе сбора автомобильных данных.。Ошибка датчика、Шум и сбои могут привести к тому, что данные будут неточными или неполными.。Системы сбора данных должны быть высокоточными и надежными.,Обеспечить соответствие качества собранных данных предъявляемым требованиям.

4. Проблемы обработки и хранения:По мере увеличения объема данных,Обработка и хранение данных также создают проблемы. Крупномасштабная обработка данных требует высокопроизводительных вычислительных ресурсов и ресурсов хранения.,для поддержки анализа и принятия решений в режиме реального времени. также,Для долгосрочного хранения и управления большими объемами данных также необходимо решить проблемы хранения и резервного копирования данных.

5. Нормативные требования и требования соответствия:Сбор автомобильных данных включает в себя ряд правил и требований соответствия.,Включая конфиденциальность данных, безопасность данных, использование и обмен данными и т. д. Отрасль должна соблюдать соответствующие правила и политики.,и обеспечить соответствие процессов сбора и обработки данных юридическим и этическим требованиям.

Решение этих болевых точек и проблем требует сотрудничества и усилий всех сторон отрасли, включая разработку более унифицированных стандартов данных, усиление безопасности данных и защиты конфиденциальности, повышение качества и точности данных, предоставление эффективных решений для обработки и хранения данных, а также соблюдение соответствующих правил. и требования соответствия.

В то же время в процессе разработки транспортных средств на новой энергии и автономного вождения калибровка также сталкивается с некоторыми трудностями, включая следующие аспекты:

1. Повышенная сложность:новые энергетические транспортные средства и Автономное вождение Сложность системы выше, чем в традиционных автомобилях,Включает интеграцию нескольких подсистем, датчиков и алгоритмов. Решение состоит в том, чтобы разработать комплексную стратегию и процесс калибровки.,Обеспечивает совместимость и оптимальную работу различных подсистем и компонентов.

2. Масштабная обработка данных:новые энергетические транспортные средства и Автономное вождение Объем данных, генерируемых системой, огромен,Включая данные датчиков, высокоточные картографические данные, данные о состоянии транспортного средства и т. д. Обработка этих крупномасштабных данных требует мощных вычислительных возможностей и возможностей хранения данных.,Решение заключается в использовании высокопроизводительных вычислительных платформ и технологий облачных вычислений.,для ускорения обработки и анализа данных.

3. Разнообразные условия и окружающая среда труда:новые энергетические транспортные средства и Автономное система вождения работает в различных рабочих условиях и средах,Такие как различные погодные условия, дорожные условия, условия движения и т. д. Решение — обширные полевые испытания и моделирование.,Собирайте данные в различных рабочих условиях и средах.,и калибровать и оптимизировать,Обеспечить стабильность и надежность системы в различных условиях.

4. Требования безопасности и надежности:новые энергетические транспортные средства и Автономное вождение К системе предъявляются очень высокие требования к безопасности и надежности.,Любая неправильная или неточная калибровка может иметь серьезные последствия. Решение состоит в том, чтобы создать надежный процесс тестирования и проверки безопасности.,Включает моделирование, полевые испытания и проверку.,Обеспечить безопасность и надежность системы при различных обстоятельствах.

5. Быстрая итерация и обновления:новые энергетические транспортные средства и Автономное вождение Технологии быстро развиваются,Калибровочные работы необходимы для возможности быстрой адаптации к новым технологиям и алгоритмам. Решение заключается в создании гибких процессов калибровки и цепочек инструментов.,быстро корректировать параметры и алгоритмы,Включите быструю итерацию и обновления.

общий,На пути развития транспортных средств на новой энергии и автономного вождения,Решения проблем с калибровкой в ​​основном включают разработку комплексной стратегии и процесса калибровки.、использоватьВысокопроизводительная вычислительная платформаи технологии облачных вычислений、Выполнять масштабную обработку и анализ данных、Проведение разнообразных полевых испытаний и моделирования.、Организуйте полный процесс тестирования и проверки безопасности.,и создание гибких процессов калибровки и цепочек инструментов.

Процесс проверки заправки не менее важен. В процессе повторной подачи данных калибровки автомобиля возникают некоторые общие проблемы и проблемы:

1. Качество и согласованность данных:Качество и согласованность данных, используемых во время рециркуляции, являются критически важным вопросом.。Убедитесь, что данные пополнения точны、Полные и последовательные, критически важные для правильной калибровки и оптимизации системы. Выбор оборудования и методов сбора данных、Точность обработки и исправления данных влияют на качество данных.

2. Обработка и хранение данных:Объем данных, генерируемых автомобильными системами, огромен.,Требуется эффективная обработка и хранение данных. Обработка и анализ больших объемов рециркулируемых данных может потребовать высокопроизводительного вычислительного оборудования и оборудования для хранения данных.,Обеспечить своевременность и точность данных. в то же время,Необходимо учитывать надежность и безопасность хранения данных.

3. Время и частота повторного ввода данных:Определение времени и частоты повторного ввода данных является важным вопросом.。Слишком частая дозаправка может отрицательно повлиять на производительность системы.,Слишком редкая рециркуляция может не уловить динамические характеристики системы. поэтому,Необходимо разумно выбирать сроки и частоту подзарядки.,Чтобы сбалансировать производительность системы и стоимость сбора данных.

4. Автоматизация калибровки и заправки:Процессы калибровки и загрузки данных часто требуют ручных операций и вмешательства человека.,Это может привести к неэффективности и риску ошибок. Автоматизация калибровки и заправки является непростой задачей.,Необходимо разработать соответствующие алгоритмы и инструменты.,Чтобы сократить количество ручных операций и повысить эффективность.

04 Отличные решения и внедрение продуктов для сбора данных, калибровки и заправки

В предыдущей статье было подробно описано, что с развитием новых энергетических транспортных средств и технологий автономного вождения современная автомобильная индустрия сбора данных, калибровки и рециркуляции сталкивается с некоторыми новыми болями и проблемами. Далее основное внимание уделяется решениям и продуктам, которые появились. устранить эти трудности:

1. Создание калибровочного программного обеспечения:Поскольку работа по калибровке становится все более сложной,Повысить эффективность разработки автомобилей,Существует множество специально разработанных программ для калибровки.новые энергетические транспортные средства и Автономное Настройка параметров вождения и оптимизация системы. Это программное обеспечение предоставляет интуитивно понятные пользовательские интерфейсы, позволяющие инженерам легко настраивать и корректировать параметры системы, а также обеспечивает мониторинг и визуализацию данных в реальном времени для анализа и оценки эффектов калибровки, например, INCA от ETAS, INCA. CANape для FLOW и VECTOR и т. д. Ниже в качестве примера используется INCA для ознакомления с современными усовершенствованными инструментами калибровки.

ETAS INCA：

ETAS INCA — это автомобильный инструмент для калибровки, измерения и диагностики, принадлежащий ETAS. Он поддерживает настройку параметров и оптимизацию различных автомобильных блоков управления. Он обладает мощными функциями, отличается простотой использования и совместимостью. Он может значительно повысить эффективность калибровки и широко используется. В процессе разработки проектов ЭБУ различных OEM-производителей и Tier1. В настоящее время более 50 000 пользователей по всему миру используют его в своей повседневной работе. INCA может применяться не только в области разработки традиционного электронного управления двигателем, но также в области транспортных средств на новой энергии, управления аккумулятором двигателя и калибровки процессора. В новой версии добавлены функции, специально предназначенные для транспортных средств на новой энергии.

Базовое программное обеспечение INCA и различные плагины.

Технические характеристики ИНКА

￭ Это интегрированный инструмент разработки калибровки, который объединяет такие функции, как мониторинг/запись данных и изменения калибровки;

￭ Поддержка связи CAN и протокола CCP;

￭ Параметры, необходимые для мониторинга и записи, могут быть гибко заданы;

￭ Поддержка гибкого создания рабочего интерфейсаCopy&pasteФункция；

￭ Поддерживает множество специальных устройств сбора данных, таких как ES590 и т. д., и гибок в использовании;

￭ Такие функции, как сравнение/переключение калибровочных файлов, ввод и вывод калибровочных данных в разных форматах и ​​т.д.;

￭ Функции поиска/изменения/графики параметров калибровки;

￭ Модуль параметров калибровки можно настроить в соответствии с функцией калибровки;

￭ Может вводить/выводить файлы проекта различной конфигурации как единое целое, что способствует совместной работе команды;

￭ Функции воспроизведения и постобработки данных;

Отображение интерфейса INCA и введение существительного

￭ DBC – файл базы данных CAN;

￭ Файл эксперимента представляет собой конфигурацию записи/отображения различных типов данных. Это предустановленное окно, содержащее переменные и соответствующие значения, необходимые для выполнения задач измерения и калибровки.

￭ Проект, то есть проект содержит все совпадающие значения и данные, которые отражают определенную версию кода и совпадающие значения. Проект содержит два файла .a2l и .hex (или .s19);

￭ Файл A2L, файл адреса переменной (имя переменной + адрес), используемый для описания переменных измерения и параметров калибровки;

￭ Hex-файл содержит программу управления ЭБУ, состоящую из данных и кода, которые можно напрямую загрузить в ЭБУ для работы;

￭ Конфигурация оборудования: вы можете выбрать аппаратные устройства и параметры оборудования.

2. Система сбора данных:

Системы сбора данных используются для сбора данных о транспортных средствах и окружающей среде для поддержки процесса калибровки. Эти системы обычно включают датчики, оборудование для регистрации данных и соответствующее программное обеспечение. Инженеры могут использовать эти системы для сбора данных датчиков транспортных средств, высокоточных картографических данных и т. д., а также использовать их для моделирования и лабораторных испытаний во время калибровки и проверки. Чтобы решить проблемы многих типов собираемых сигналов, больших объемов данных и занимаемой вычислительной мощности, система сбора данных также была модернизирована. Вот краткое введение в широко используемые в настоящее время продукты сбора данных ETAS.

ETK/FETK/XETK

Семейство продуктов ETK представляет собой серию небольших, надежных и высокопроизводительных аппаратных устройств, установленных внутри или снаружи ЭБУ, позволяющих инженерам по разработке программного обеспечения и калибровке иметь прямой доступ к ЭБУ для управления переменными и параметрами.

Преимущества использования ЭТК:

￭ Программное обеспечение для разработки тесно интегрировано с программным обеспечением продукта и может использоваться вместе с программным обеспечением для калибровки INCA для повышения эффективности калибровки.

￭ ETK имеет очень высокую эффективность во время работы

￭ Один интерфейс можно использовать на протяжении всего цикла разработки

￭ Скорость и пропускная способность данных ETK намного превосходят скорость и пропускную способность XCP, что может решить такие проблемы, как неспособность поддерживать скорость передачи массивного сбора данных и использование вычислительной мощности ECU.

￭ ETK помогает инженерам сократить время и рабочую нагрузку на разработку и калибровку

Модули интерфейса ЭБУ и шины:

Мультисигналы и мультисерии могут решить проблемы, связанные с разнообразным добываемым оборудованием, разнообразными сигналами связи и разнообразными протоколами связи, а также повысить эффективность сбора данных.

3. Система обратной связи данных:

Не менее важно для разработки обрабатывать собранные фактические данные транспортного средства с помощью алгоритмов, а затем вводить их в систему автономного вождения для моделирования и тестирования с целью проверки алгоритма или воспроизведения некоторых сцен и состояний: посредством реинфузии данных можно воспроизвести сценарии фактического вождения и ситуациях, а также оценивать и проверять производительность и алгоритмы систем автономного вождения. Повторно введенные данные могут включать в себя данные датчиков, информацию о состоянии транспортного средства, данные о поведении вождения и т. д. Объем данных велик и сложен, и проверка повторного ввода сложнее, чем сбор. Поэтому мощное программное обеспечение обратной связи с данными является незаменимым и важным инструментом в процессе разработки.

Далее в качестве примера рассмотрим решение ETAS по повторной загрузке данных ADAS, чтобы объяснить фактическое решение по повторной загрузке данных.

На рисунке выше показано высокопроизводительное решение ETAS по рециркуляции на базе ПК, которое отличается масштабируемостью и высокой пропускной способностью. Чтобы справиться с растущим количеством датчиков, связанных с ADAS, система рециркуляции может поддерживать вход до 16 камер, 12 радаров и 4 лидаров, а также интерфейсы синхронного сбора данных и многошинные интерфейсы (Ethernet, CAN, FlexRay). ). Обратная связь на основе записанных данных воспроизводит определенные сценарии для выполнения пакетного тестирования. Это решение может использовать данные, собранные транспортным средством, и передавать их обратно в ЭБУ ADAS для проверки алгоритма ADAS, который модифицируется и повторяется один за другим.

Решение по повторной подаче данных ETAS решает проблему сбора сотен или тысяч пробега транспортных средств в ходе фактической разработки для выпуска и регрессионного тестирования программного обеспечения ADAS, а также улучшает выпуск и регрессию выполнения виртуальных тестовых систем и аппаратных систем с открытым циклом (HoL). Эффективность тестирования также решает проблему очень трудоемкого и дорогостоящего тестирования конкретных крайних случаев на транспортных средствах.

05 Будущие перспективы сбора и калибровки данных

Сбор данных, калибровка и повторная подача данных играют все более важную роль в автомобильной промышленности и будут продолжать расти и развиваться в будущем.

Вот некоторые будущие перспективы сбора данных, калибровки и повторной подачи данных:

1. Диверсификация сбора данных:С развитием автомобильной техники,Разнообразие сбора данных станет важной тенденцией. В дополнение к традиционным данным датчиков автомобиля,Также будет задействовано больше внешних источников данных.,Например, данные Интернета транспортных средств, высокоточные картографические данные, данные о дорожном движении и т. д. Это обеспечит более богатый и полный источник данных для калибровочных работ.,для лучшей оптимизации и настройки производительности и поведения автомобиля,Может даже использоваться для оптимизации транспортного потока.,Решите пробки на дорогах и другие аспекты.

2. Автоматическая калибровка:вместе с Автономное вождение Зрелость технологий,Автоматизированная калибровка станет важным направлением развития. Автоматическая калибровка использует такие технологии, как машинное обучение и искусственный интеллект.,Путем анализа и обучения модели больших объемов данных,Автоматически корректируйте и оптимизируйте параметры автомобиля. Это значительно сократит ручное вмешательство и временные затраты.,И повысить точность и эффективность калибровки.

3. Калибровка в реальном времени и онлайн-обновление:вместе с Транспортные средства становятся все более умными и подключенными к Интернету,Калибровка в реальном времени и онлайн-обновления станут еще более важными. Транспортные средства могут подключаться к облачным системам,Получайте новейшие параметры калибровки и стратегии оптимизации в режиме реального времени.,Адаптироваться к различным условиям вождения и дорожным условиям. Это позволит повысить адаптивность и производительность автомобиля.,и способность быстро реагировать на меняющиеся потребности и проблемы.

4. Конфиденциальность и безопасность данных:вместе с Увеличение сбора данных,Вопросы конфиденциальности и безопасности данных также станут более важными. Собранные данные могут включать личную информацию пользователей.,Поэтому необходимо принять соответствующие меры безопасности.,Обеспечить безопасную передачу, хранение и использование данных. в то же время,Также необходимо гарантировать безопасность данных во время процесса калибровки.,Чтобы предотвратить подделку или злонамеренное использование данных.

5. Стандарты и спецификации калибровки:вместе с Популяризация сбора данных и калибровки,Важным направлением развития станет разработка калибровочных стандартов и спецификаций. Разработка унифицированных стандартов и спецификаций калибровки.,Помогает обеспечить согласованность и сопоставимость калибровки,Повышайте эффективность и уровень качества во всей отрасли. Это облегчит обмен данными и сотрудничество.,Содействовать дальнейшему развитию технологий калибровки.

6. Интеллектуальная и адаптивная подача данных:Повторная подача данных станет важным средством достижения интеллекта и адаптивности.。Путем подачи фактических рабочих данных обратно в систему автомобиля.,Система может постоянно обучаться и оптимизировать,Адаптация к различным условиям вождения и поведению водителя,Обеспечьте более интеллектуальный и персонализированный опыт вождения.

7. Повторное впрыскивание для достижения персонализированного опыта вождения:Обратная связь через данные,Автомобиль можно оптимизировать с учетом индивидуальных предпочтений и привычек водителя. Например,В зависимости от стиля вождения и предпочтений водителя.,Транспортные средства могут регулировать различные настройки, такие как сиденья и звуковые системы.,Обеспечьте более комфортный и персонализированный опыт вождения.

8. Обратная закачка осуществляет оптимизацию системы и диагностику неисправностей:Обратная связь через данные,Производители транспортных средств и поставщики технологий могут анализировать и оценивать производительность систем автомобиля.,и выявлять потенциальные проблемы и неудачи. Это поможет улучшить проектирование и разработку системы.,и обеспечить более эффективную диагностику неисправностей и стратегии технического обслуживания.,Повысить надежность и ремонтопригодность автомобиля.

1. Краткое описание: Объединение камеры и радара миллиметрового диапазона в обнаружении робота BEV

2. Проблемы и исследование планирования скорости при безопасном прохождении поворотов автомобиля.

3. Десять тысяч слов, чтобы понять замкнутый цикл данных автономного вождения

4. 2 Десять тысяч слов обсуждения | Влияние автономного вождения на дорожную среду

5. Отслеживание траектории на основе MPC и совместная практика моделирования ROS, Simulink и предварительного сканирования

6. Ванзи понимает классификацию изображений, целевое позиционирование, обнаружение целей, семантическую сегментацию и сегментацию экземпляров.