康谋keymotek文章

• 自动驾驶：揭秘高精度时间同步技术（一）2024-05-29 10:40

  

  本文重点探讨了高精度时间同步技术在多传感器融合中的重要性。通过选择统一的时钟源和基于以太网的协议，确保多传感器数据在统一时间框架内准确处理，为自动驾驶系统提供了可靠的时间基准。

  传感器 时间同步 激光雷达 自动驾驶 7355浏览量

• 康谋分享|aiSim5基于生成式AI扩大仿真测试范围（终）2024-05-22 13:57

  

  在场景重建和测试流程闭环的过程中，难免会面临3D场景制作重建耗时长、成本高、扩展性低以及交通状况复杂程度难以满足等问题。康谋aiSim中NeRF和3DGS可以自动化生成3D静态场景并添加动态实例编辑，从而缩短测试流程，扩大仿真测试范围，有效解决上述问题。

  仿真测试 测试 自动驾驶 2334浏览量

• 康谋产品 | 车载以太网：智能汽车通信的加速器2024-05-15 15:28

  

  为了应对车载网络数据量激增等新挑战，10GBase-T1标准正式发布，在此趋势下，康谋带来了NETLion 10G，帮助工程师们进行数据流量的记录和分析，极大地方便了车载网络的开发和测试。

  加速器 数据转换器 自动驾驶 车载以太网 2838浏览量

• 康谋分享 | aiSim5仿真场景重建感知置信度评估（三）2024-05-08 16:59

  

  aiSim5能重建高精度的赛道、车库、高速公路等真实交通场景，用于测试和训练ADAS/AD系统。通过全局行动日志，能将驾驶数据转化为场景重建，车道线检测算法和多目标检测算法在仿真与现实世界的相关性测试中误差极为相近。

  adas 测试 自动驾驶 3416浏览量

• 康谋分享|aiSim5激光雷达LiDAR模型验证方法（二）2024-04-24 14:58

  

  aiSim中的LiDAR是一种基于光线追踪的传感器，能够模拟真实LiDAR发射的激光束，将会生成LASv1.4标准格式的3D点云，包含了方位角、俯仰角和距离等。aiSim能够模拟LiDAR单态（Monostatic）和同轴（Coaxial）配置。在aiSim中，LiDAR仿真是将模型建为在某个方向上发射单束光线的点光源，因此，单束光线承载了激光的全部功率。一

  AD adas 激光雷达 自动驾驶 2150浏览量

• 康谋技术 |深入探讨：自动驾驶中的相机标定技术2024-04-17 17:08

  

  随着自动驾驶技术的快速发展，多传感器的数据采集和融合可以显著提高系统的冗余度和容错性，进而保证决策的快速性和正确性。在项目开发迭代过程中，传感器标定扮演着至关重要的角色，它位于数据采集平台与感知融合算法之间，是确保传感器数据准确性的基础，同时也是实现传感器融合的关键先决条件。在众多传感器中，相机以其丰富的信息获取能力和成本效益而成为自动驾驶系统中的首选。相机

  传感器 摄像机 相机 自动驾驶 3713浏览量

• 康谋分享 | aiSim5 物理相机传感器模型验证方法（一）2024-04-10 15:13

  

  康谋aiSim5独有的实时渲染引擎能够满足对物理精确环境和天气模拟的所有要求，具有完全的决定性和可重复性。本文分享了aiSim5基于物理的相机模型验证其与真实世界的相关性的方法，欢迎查看详细内容！

  传感器 汽车自动驾驶 自动驾驶 1889浏览量

• 康谋技术 |智能驾驶数据融合的时间同步关键技术2024-03-25 11:49

  

  近年来，随着汽车电子系统的升级，人们对联网智能汽车的需求不断增长，高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术正迅速改变汽车行业。然而，实现自动驾驶技术涉及感知、规划和执行三个关键层面，在汽车行驶于未知、动态环境中时，确保各种传感器数据的精确时间同步变得至关重要。一、多传感器时间同步方式在自动驾驶领域，各种传感器，如相机、激光雷达（Lidar）、GPS/IMU

  AD adas 数据融合 时间同步 自动驾驶 6471浏览量