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电路方案

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  • 强光、暴雨、泥污、大雾——不依赖天气的相机感知验证怎么做?
    一、引言 想象一下:你开发了一套自动驾驶相机感知算法,需要验证它在强光逆光、暴雨、摄像头镜面被泥水污染等极端场景下是否稳定可靠。现实道路测试?等一场大雨需要时间 制造一场大雾需要运气 一次完整的实车路测动辄百万成本 某些危险场景根本无法在公共道路上重现 这就是整个自动驾驶行业的共同痛点:真实数据稀缺、场景覆盖率低、测试成本居高不下。 传统的硬件在环(HiL)测试虽然能解决部分电控验证问题,但却难以
    强光、暴雨、泥污、大雾——不依赖天气的相机感知验证怎么做?
  • 从数据采集到回放验证:ADTF 适配 ROS2 的 ADAS 测试实践
    一、引言 在智能驾驶项目里,很多团队都会遇到同一个问题:  数据采集并不难,难的是把采到的数据稳定地用起来。路测之后,工程团队往往要面对几个高频挑战: (1)传感器数据来源多、格式多,链路联调成本高; (2)算法和测试团队常用 ROS2 生态,但工程化流程需要更强的可控性; (3)ROSBAG 回放能“放出来”,但要做到“看得清、对得齐、可分析”,并不轻松; (4)一旦进入验证阶段,常见痛点不是功
    从数据采集到回放验证:ADTF 适配 ROS2 的 ADAS 测试实践
  • 逛透SEMICON 2026,国产设备产业链亮点来了
    SEMICON China 2026 展会展示了国产半导体设备产业链的全面进展,从测试测量到工艺设备,再到关键部件,本土企业正在打破国外垄断,实现技术突破和国产化。例如,万里眼发布了110GHz频谱分析仪,长川科技和悦芯科技分别推出了数字测试机和存储器芯片测试系统,北方华创和中微公司展示了多种先进设备和技术,启尔机电也展示了多个关键部件。整体来看,国产半导体设备产业链正在从单点突破迈向全链条覆盖,有望在未来三到五年取得更大突破。
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  • 视觉重建到物理仿真,3DGS如何走向工程应用?
    一、引言 在《3DGS技术详解(一):3DGS如何融合动态天气与光照等环境因素?》文章中,我们系统梳理了3D高斯泼溅(3DGS)如何突破静态重建的局限,实现对动态天气、移动光源等复杂环境因素的建模与仿真。这标志着3DGS已不再仅仅是“高保真场景重建工具”,而开始具备承载真实世界多变性的潜力。 然而,一个能够以假乱真的视觉场景,对于自动驾驶仿真、数字孪生等工业应用而言,仍然只是起点。仿真系统的真正价
  • 高保真仿真地图生成:UE+Blender协同编辑的实现路径
    一、引言 在前两篇文章中,我们系统阐述了非结构化道路场景的构建路径。第一篇《如何高效构建与测试非结构化道路场景?》从宏观层面剖析了非结构化道路测试的必要性与技术挑战,并介绍了aiSim通过集成外部工具实现逻辑路网与高真实感地形结合的总体解决方案。第二篇《从OpenDRIVE到Atlas:道路数据编辑与格式适配解析》则深入技术细节,说明了如何利用行业标准的OpenDRIVE格式,通过道路编辑器生成基