专题:自动驾驶
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隧道施工装备数据采集难题咋解决?无GPS信号、多传感器高带宽并发、恶劣工况易故障,传统方案全失效! 看定制化多模态数采方案如何直面挑战!推出工业级硬同步与灵活型软同步两套技术路线,从微秒级gPTP时钟同步、多接口无损数据接入到ROS生态可视...

如何打造全自动化数据处理解决方案AIData?
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如何实现基于PTP的多传感器微秒级时间同步技术?
01 引言 自动驾驶车辆行驶过程中,多传感器(相机、激光雷达等)采集的带有精准同步时间戳的数据,是车辆实现高精度感知、定位、决策与规划的核心前提。正因如此,在自动驾驶数据采集系统中,传感器与主控单元之间通常会采用(g) PTP 协议,以保障...

如何高效构建与测试复杂非结构化道路场景的测试方法?
如何攻克非结构化道路难题?真实地形建模难、逻辑与物理数据割裂、测试验证闭环难实现?本文介绍如何实现通过OpenDRIVE到Atlas地图转换,无缝集成Unreal EditorBlender进行地形编辑,实现逻辑路网与三维融合,完成高保真...

3DGS技术如何实现动态天气与光照等环境因素的完美融合?
对3DGS技术还不太了解?想知它在自动驾驶中实现动态天气与真实光照的完美融合?本文将从3DGS环境融合的核心逻辑入手,结合前沿论文研究,详解动态天气与光照的适配方法,并结合技术落地场景给出针对性思路,让3DGS场景精准还原真实环境质感!...

如何实现多工况、多车型适配的多传感器数据采集方案以赋能商用车ADAS研发?
商用车ADAS数据采集难在哪?车体盲区多、多车型适配难、融合精度高、工况恶劣,乘用车方案难以适用!基于同类型客户痛点!本文方案以场景适配、高精度融合为核心,覆盖传感器配置、硬件架构、标定流程及软件管控,实现高精度、高可靠采集!...

全新AI Sim 6即将发布,能解锁端到端仿真哪些新可能?
端到端自动驾驶仿真面临多重挑战?光照不可调、边缘场景失真、场景生成效率低!2026上半年,全新 aiSim 6即将重磅破局!以动态神经渲染、AI 场景建模、物理级流体仿真,重新定义下一代自动驾驶仿真与合成数据基础设施!...
