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动态

• 发布了文章 2026-06-26 17:33

  2026年ADAS仿真测试法规解读与风险防控

  

  2026年正式成为国内ADAS仿真测试法规元年。随着国内强制国标集中落地、联合国UN法规迭代、NCAP测评体系全面升级，ADAS仿真测试彻底跳出“研发辅助工具”的传统定位，正式纳入车型型式认证法定准

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• 发布了文章 2026-06-23 17:35

  两大智驾强制国标报批稿公示，仿真测试成高阶智驾“安全准入门票”

  

  近日，工信部就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》两项强制性国家标准报批稿公开征求意见，将于2027年7月1日正式落地实施。不同于以往行业推荐性规范，本次两项国标为全国强制执行的法定准入标准，覆盖L2级组合驾驶辅助至L4级高度自动驾驶全等级车型，彻底终结智能驾驶行业“野蛮生长”的发展阶段，

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• 发布了文章 2026-06-22 17:33

  当预算与交期面临挑战：一种高性价比车载数采架构的可行性与能力解析

  

  一、从“单一选择”到“多方案评估”在自动驾驶场景重建与多传感器融合系统中，数据采集硬件的选型直接影响项目节奏与数据质量。近年来，受全球供应链波动影响，部分以交付稳定著称的国外方案也出现了

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• 发布了文章 2026-06-18 17:34

  摄像头无处不在，隐私保护如何不掉队？

  

  一、引言2026年，我们已完全生活在一个“视觉世界”中，智能城市监控、车载行车记录仪、市场调研影像、AI训练素材等场景中，摄像头无处不在，图像与视频数据呈爆发式增长。这些数据为技术创新、业务分析与服务优化提供了海量支撑，同时也带来了严峻的隐私安全与合规挑战。视觉数据区别于

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• 发布了文章 2026-06-15 17:02

  1W+观看、1000+人同屏！这场智驾仿真直播的20+个干货来了！

  

  下午，康谋“速通高阶智驾仿真测试——新一代智能驾驶仿真平台与应用！”直播圆满结束，感谢各位观众的支持与互动。本场直播聚焦4大核心议题：全球法规合规x3DGS量产瓶颈xaiSim6平台突破xHIL仿真案例！累计观看人数突破1万+，最高同时在线人数超过1000人，评论区互动热烈，提问不断。大家的热情与专业探讨，让这场技术分享变得更加精彩与充实。康谋感受到了大家的

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• 发布了文章 2026-06-12 17:33

  CoppeliaSim功能全景解析：一款面向算法验证与科研教育的开放型机器人仿真平台

  

  一、引言在机器人开发的链条里，仿真往往是被低估却又绕不开的一环。物理样机昂贵、迭代缓慢、试错成本高，而一个高质量的仿真环境能让算法、结构、控制策略在进入硬件之前就完成大量验证。CoppeliaSim（前身为V-REP）正是这一领域中经久不衰的代表。它由瑞士CoppeliaRobotics开发，以“分布式控制架构”和“高度开放的接口体系”著称，既能满足科研人员

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• 发布了文章 2026-06-05 17:32

  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

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• 发布了文章 2026-05-29 17:33

  从实验室到量产：3D高斯泼溅仿真还缺什么？

  

  一、引言在一线从事高阶ADAS仿真测试的工程师，大概率都经历过这样的困境：在CARLA等传统仿真器中表现良好的感知算法，一旦部署到实车上，就会出现漏检和误触发。根本原因在于，传统图形学仿真器基于人工建模的几何网格与光线追踪，渲染出的摄像头画面过于理想化，缺少真实世界中

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• 发布了文章 2026-05-26 17:55

  几个常见机器人仿真软件的比较（详细版）

  

  写在前面：本文是一篇关于CoppeliaSim与其他主流仿真工具（如MuJoCo、Gazebo、Webots等）的详细对比分析，内容全面、观点清晰。康谋作为CoppeliaSim的合作伙伴，看到这样实用的文章，特地联系作者，转载与大家分享，希望能帮助机器人仿真领域的开发者更好地理解各工具的特点与适用场景。作者|huyoust原文链接：ht

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• 发布了文章 2026-05-22 17:33

  GMSL + 硬件PTP方案，真能让ADAS路测告别“数十毫秒偏差”吗？

  

  ADAS/AD数据采集与高性能车载计算解决方案一、工程痛点在ADAS路测数据采集中，多传感器时间对齐是影响数据可用性的核心工程问题。相机与激光雷达的时间戳偏差直接影响多传感器融合精度。偏差越大，目标位置投影误差越显著，在高速场景下尤为突出；一旦超出，感知融合结果将出现系统性偏移，数据无法进入训练集。实际

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