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• 康謀分享 自動駕駛仿真進入 標準時代 aiSim全面對接ASAM OpenX

  自動駕駛領域，仿真與標準接口至關重要。aiSim集成ASAM OpenX系列標準，通過OpenDRIVE、OpenSCENARIO等五大標準，全面優(yōu)化仿真各環(huán)節(jié)，提升測試效率與規(guī)范性，推動自動駕駛規(guī)?；涞亍?/div>

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  05/16 13:22

  汽車電子 測試測量
• 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。

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  04/29 11:30

  測試測量 算法

  
• 一文介紹特斯拉AD/ADAS緊急制動安全分析案例

  基于1.5萬公里實測數(shù)據(jù)，本文揭示Autopilot三大緊急制動特征：對鄰車道的過度防御制動、ODD外場景的靜默退出風險及信號燈響應困境。研究通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，量化分析制動事件，為ADAS系統(tǒng)優(yōu)化提供重要依據(jù)

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  04/23 10:35

  自動駕駛 測試測量

  
• 一文談談ADAS時空融合數(shù)據(jù)采集問題

  隨著傳感器數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長，行業(yè)正面臨一系列挑戰(zhàn)：多源傳感器數(shù)據(jù)的時間同步難題、復雜數(shù)據(jù)格式的適配、測量技術的靈活性不足、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發(fā)與測試的“隱形瓶頸”。?

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  04/17 14:05

  傳感器 自動駕駛

  
• 一文介紹 如何巧用合成數(shù)據(jù)重構智能座艙

  合成數(shù)據(jù)技術為智能座艙AI訓練帶來革命性突破，通過高保真虛擬仿真可精準還原各類駕駛場景和乘員行為，顯著提升模型訓練效率與識別準確率。如何利用合成數(shù)據(jù)技術，為智能座艙研發(fā)提供海量訓練樣本與極端場景模擬，從而突破真實數(shù)據(jù)采集的局限？

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  04/02 10:40

  汽車電子 智能座艙

  
• 多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD：將NeRF和3DGS進行感知驗證和端到端AD測試

  多模態(tài)自動駕駛混合渲染HRMAD，融合NeRF與3DGS技術，實現(xiàn)超10萬㎡場景重建，多傳感器實時輸出，仿真更接近真實數(shù)據(jù)！然而，如何用高保真仿真場景快速驗證自動駕駛算法？

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  03/26 17:19

  自動駕駛 汽車電子

  
• 方案分享 | AVM合成數(shù)據(jù)仿真驗證方案

  AVM 合成數(shù)據(jù)仿真驗證技術為自動駕駛環(huán)境感知發(fā)展帶來助力，可借助仿真軟件配置傳感器、搭建環(huán)境、處理圖像，生成 AVM 合成數(shù)據(jù)，有效加速算法驗證。然而，如何利用仿真軟件優(yōu)化傳感器外參與多場景驗證，顯著提升AVM算法表現(xiàn)？本文將分享如何利用自動駕駛仿真軟件配置仿真?zhèn)鞲衅髋c搭建仿真環(huán)境，并對腳本進行修改，優(yōu)化和驗證4個魚眼相機生成AVM（Around View Monitor）合成數(shù)據(jù)的流程。通過這一過程，一同深入體驗仿真軟件的應用潛力！

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  03/20 17:51

  傳感器 汽車電子

  
• 基于多傳感器融合的海洋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

  在海洋監(jiān)測與無人艇控制領域，數(shù)據(jù)采集面臨數(shù)據(jù)噪聲誤差、融合協(xié)同等挑戰(zhàn)。本文康謀深度剖析基于多傳感器融合的海洋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)交付案例，詳細解析其方案架構、系統(tǒng)搭建等內(nèi)容，展現(xiàn)如何提升數(shù)據(jù)采集質(zhì)量，從而推動無人艇自主航行及算法訓練！

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  03/13 10:31

  傳感器 算法

  
• 康謀分享 | 3DGS：革新自動駕駛仿真場景重建的關鍵技術

  3DGS技術為自動駕駛仿真場景重建帶來突破，通過3D高斯點精確表達復雜場景的幾何和光照特性，顯著提升渲染速度與圖像質(zhì)量?？抵\aiSim平臺結合3DGS，提供高保真虛擬環(huán)境與動態(tài)交通流模擬，優(yōu)化自動駕駛測試效率與精度

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  03/06 13:40

  測試測量 仿真

  
• 康謀方案 | 基于AI自適應迭代的邊緣場景探索方案

  測試 ADAS/AD 系統(tǒng)時，傳統(tǒng) DoE 方法難以覆蓋駕駛邊緣場景，影響自動駕駛性能提升。aiFab方案，以貝葉斯優(yōu)化為核心，依據(jù)碰撞時間等關鍵指標，快速定位高風險場景，高效、低耗地查找與分析極端邊緣案例

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  02/27 10:15

  自動駕駛 汽車電子

  
• 康謀分享 | 突破傳統(tǒng)匿名化：先進技術解鎖數(shù)據(jù)價值新維度

  傳統(tǒng)匿名化方法常以破壞數(shù)據(jù)為代價實現(xiàn)合規(guī)，而深度自然匿名化則可通過生成自然替換的方式，打破數(shù)據(jù)合規(guī)與質(zhì)量的權衡。實驗證明，深度自然匿名化在保留數(shù)據(jù)結構和內(nèi)容一致性上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，為AI系統(tǒng)提供了高質(zhì)量的匿名化數(shù)據(jù)支持

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  02/20 10:10

  機器人 圖像處理

  
• 應對海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，如何基于Euro NCAP標準開展高效智駕測試與評估？

  自動駕駛技術快速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)和復雜場景帶來性能與安全評估挑戰(zhàn)。如何高效管理數(shù)據(jù)、挖掘關鍵場景并滿足以Euro NCAP為代表的嚴格評估標準，成為行業(yè)核心問題。本文探討如何應對挑戰(zhàn)，并分享提高場景測試與性能安全評估的見解。

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  02/14 09:50

  數(shù)據(jù)處理 汽車安全

  
• BEV感知技術：多相機數(shù)據(jù)采集與高精度時間同步方案

  隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展，車輛準確感知周圍環(huán)境的能力變得至關重要。BEV Camera數(shù)據(jù)采集方案有效解決了多相機同步采集和高精度時間同步的難題，還提供了靈活的相機參數(shù)配置和高效的數(shù)據(jù)傳輸，能夠滿足自動駕駛和高精度測量等場景的需求。

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  02/06 14:40

  傳感器 智能駕駛

  
• 康謀方案 | 本地匿名化解決方案：隱私保護、自主掌控和高效運行！

  如何保證數(shù)據(jù)隱私與安全，確保企業(yè)運營遵循數(shù)據(jù)保護法規(guī)？本文為大家分享本地匿名化解決方案，方案以隱私和安全為核心設計原則，利用Terraform部署技術實現(xiàn)靈活自動擴展，確保高吞吐量與高效管理。

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  01/23 17:20

  傳感器 人工智能

  
• 康謀產(chǎn)品 | 深度自然匿名化：隱私保護與視覺完整性并存的未來！

  在科技快速發(fā)展的當下，個人隱私保護的需求日益凸顯。如何能在隱私保護的基礎上，保持視覺完整性，從而推動企業(yè)開發(fā)與創(chuàng)新？ 深度自然匿名化（DNAT）已被證明是傳統(tǒng)模糊化方法的更優(yōu)替代方案，其復雜的算法和深度學習能力為隱私與視覺完整性和諧共存的未來鋪平了道路！

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  01/16 15:20

  傳感器 智能駕駛

  
• ADTF: 助力自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)的強大工具箱！

  AD/ADAS軟硬件的快速發(fā)展對多傳感器數(shù)據(jù)采集的設計需求提出了更高要求的挑戰(zhàn)！奧迪、博世等巨頭卻紛紛選擇ADTF開發(fā)智能駕駛輔助解決方案，原因為何？本文康謀為您揭秘，帶您了解ADTF的魅力之處！

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  01/16 14:30

  傳感器 自動駕駛

  
• 如何應對ADAS/AD海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)？

  如何有效處理ADAS/AD海量數(shù)據(jù)并從中獲得見解？IVEX數(shù)據(jù)處理流程可自動從原始傳感器數(shù)據(jù)等輸入中識別出值得關注的事件和場景，推動數(shù)據(jù)高效低成本處理，助力開發(fā)測試！

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  01/09 11:02

  自動駕駛 智能駕駛

  
• 康謀技術 | ADTF: 助力自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)的強大工具箱！

  AD/ADAS軟硬件的快速發(fā)展對多傳感器數(shù)據(jù)采集的設計需求提出了更高要求的挑戰(zhàn)！奧迪、博世等巨頭卻紛紛選擇ADTF開發(fā)智能駕駛輔助解決方案，原因為何？本文康謀為您揭秘，帶您了解ADTF的魅力之處！

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  01/09 10:50

  自動駕駛 智能駕駛

  
• 康謀分享 | 如何應對ADAS/AD海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)？

  如何有效處理ADAS/AD海量數(shù)據(jù)并從中獲得見解？IVEX數(shù)據(jù)處理流程可自動從原始傳感器數(shù)據(jù)等輸入中識別出值得關注的事件和場景，推動數(shù)據(jù)高效低成本處理，助力開發(fā)測試！

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  2024/12/26

  自動駕駛 汽車電子

  
• 多源相機數(shù)據(jù)采集與算法集成測試方案

  如何滿足不同應用場景下對圖像采集和算法測試的多樣化需求？本文為您帶來多源相機數(shù)據(jù)采集與算法集成測試方案，通過BRICKplus/BRICK2與ADTF的結合，輕松實現(xiàn)多源相機快速集成和數(shù)據(jù)采集、并保證算法測試的準確性和實時性！

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  2277

  2024/12/20

  傳感器 自動駕駛

  

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