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自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。收起

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  • Robotruck驶入商业拐点:从“烧钱研发”到“运力变现”
    自动驾驶行业迎来商业化曙光,多家企业实现盈利验证,尤其是干线物流和矿区场景展现出强劲潜力。技术进步、政策支持和成本下降助力行业快速发展,预计2026年将迎来规模化复制与生态共建的新阶段。
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  • 自动驾驶与具身智能感知系统的设计优先级有何差异?
    自动驾驶与具身智能在感知系统设计上有显著差异。自动驾驶追求极高的安全确定性,依赖远距探测和冗余传感器,注重避开危险;具身智能则强调适应性交互,依赖触觉、力觉等感官,重视物体的操作性能。自动驾驶系统力求在远距离精确感知,而具身智能则在近距离精细感知,前者侧重于确定性,后者侧重于适应性。
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  • 大模型时代自动驾驶标注有什么特殊要求?
    自动驾驶数据标注从二维图像标注发展至四维时空标注,面临立体化与时间连贯性挑战,自动化标注流水线成为标准配置,涉及静态背景重建、异形障碍物处理等难题,人机协作标注闭环加速系统进化,应对遮挡、极端环境与长尾场景,推动端到端决策逻辑标注转型,迈向更高级别的自动驾驶技术。
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  • 油电同智?为什么燃油车很难做自动驾驶?
    燃油车难以实现自动驾驶的原因在于内燃机的动力响应延迟、控制系统复杂性以及能源与执行的现实约束。电动机的即时扭矩响应和高精度控制使其更适合自动驾驶;然而,燃油车的内燃机响应延迟长,控制精度差,需要复杂的模型预测控制算法来弥补。燃油车的分布式电子电气架构限制了数据传输速度,难以支持高阶自动驾驶所需的大量实时数据。此外,燃油车的电力系统和散热问题也制约了智驾系统的部署。尽管如此,通过深度跨域融合和软件算法优化,燃油车有望实现“油电同智”。
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  • 欧美唯一大模型智驾标的,一家还没量产的公司融资了超170亿
    Wayve作为欧美唯一的大模型自动驾驶标的,凭借Drive Zero-shot能力迅速崛起,获得高额融资并吸引多家知名企业和机构的投资。该公司计划在2026年推出Robotaxi商业试点,并与日产合作在乘用车上部署有监督的自动驾驶软件。Wayve的核心竞争力在于其无需特定数据精调即可快速部署的能力,使其成为自动驾驶领域的重要玩家。
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