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2019 - 07 - 15
1、测量原理超声波物位计的工作原理是由换能器(探头)发出超声波脉冲遇到被测介质表面被反射回来,部分反射回波被同一换能器接收,转换成电信号。超声波脉冲以声波速度传播,从发射到接收到超声波脉冲所需时间间隔与换能器到被测介质表面的距离成正比。此距离值S与声速C和传输时间T之间的关系可以用公式表示:                    S=C×T/2由于发射的超声波脉冲有一定的宽度,使得距离换能器近的小段区域内的反射波与发射波重迭,无法识别,不能测量其距离值,这个区域称为测量盲区,盲区的大小与超声波液位计的工作频率有关。2、特点采用了先进的微处理器独特的回波处理技术虚假回波存储功能内置温度补偿波束较小调试标定简单
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2022 - 10 - 24
北京精诚瑞博仪表有限公司,匠心专注产品研发,尽心满足客户需求、潜心提升客户体验。经过多年实践积累与不懈努力,精诚瑞博凭借自身实力跻身国内物位仪表行业前沿。肩负着推动民族工业发展的企业使命,在不断满足全国各地客户各种特殊工况需求的同时,也为客户带来现代工业自动化的便捷与震撼。立足新起点,奋进新征程。此次搬迁是公司发展历程中的重要里程碑,标志着公司发展进入新的阶段,也是扬帆起航的新机遇,更是公司做大做强的全新起跑线。让我们从美丽的新办公家园开始,一起见证新一轮的跨越发展!精诚瑞博,期待与您精诚合作!
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2020 - 03 - 05
液位测量可以说还是一个很必要的测量工作,及时的测量可以为我们的工作提供有必要的数据,而数据的有效性自然的也就可以让我们进行下一步的工作了。而在液位的测量工作里我们也会用到雷达物位计。所谓的雷达料位计其实就是一种用雷达实现测量的仪器,类大型的测量方式可以说还是非常具有的优势的,因为它更多时候应用的还是新型的测量方式,所以它的测量效果也是非常显著地。而对于雷达料位计来说,它是如何实现自己的工作的呢?在这里我们可以做一个简单地了解。要知道它实现的是雷达的测量,所以它本身是可以发射能量很低并且极短的微波脉冲的,而这种微波脉冲又是可以通过天线系统发射并且接收的。而雷达波以光速运行。运行时间可以通过电子部件被转换成物位信号,而这样也就可以以一种特殊的时间延伸,从而使得仪器可以在更多的时间里实现更快更精确的测量。采用雷达实现微波脉冲的信号传送,并且在最后实现数据的测量,可以说还是非常具有优势的,毕竟它可以实现的是更快而又更精确的测量,所以我们也就可以让仪器发挥本身的优势,为我们带来更多的使用好处。
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传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

发布日期: 2021-11-22
浏览人气: 577

  第四次工业革命与智慧出行论坛在上海第四届中国国际进口博览会举行。而“智慧引领未来已来”的论坛主题,也暗示着自动驾驶的时代即将到来。


  从无自动化到完全自动化


  自动驾驶技术根据系统的智能程度可以分为多个等级。目前,业界主要采用美国国家公路交通安全管理局和美国高速公路安全管理局对分级标准的定义,主要分为L0、L1、L2、L3、L4和L5,即从无自动化到完全自动化。现阶段各厂商和研究组织主要专注于L2-L4的研究,当然也会听说L2.5、L2+的概念,它们是介于L2和L3之间的分级。


  高级别的自动驾驶系统主要包括建图和定位、感知、规划和控制这四大模块,另外无人驾驶系统还会安装各种传感器。一辆具备高级别自动驾驶功能的车辆会安装各种传感器,包括相机、激光雷达、毫米波雷达、惯性导航等。

传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

  相机可以提供场景中丰富的纹理信息,激光雷达可以提供更加精确距离信息,毫米波雷达可以对雨雾等极端天气进行更稳定的观测,惯性导航设备可以提供更高频率的车辆位姿信息。不同传感器之间特性互补、互为冗余,就像人类使用不同感官去感受周围世界一样。


  在现阶段高级别自动驾驶智能系统中,高精地图是一个重要的技术依赖,各厂商所走的技术路线主要包括几类:


  在自动驾驶运营范围内进行自主采集、构建、更新地图。这条路线运营成本相对较高,比较适合有限区域或者特定场景内的自动驾驶,比如固定园区、机场等。


  利用诸多终端车辆进行众包建图。这些终端车辆为云端服务器构建、更新高精地图的数据,同时也共享更高质量的高精地图服务,形成数据闭环。这条路线比较适用于当前比较火热的Robotaxi或者乘用车领域。


  一种比较激进的路线,即自动驾驶系统不会过度依赖高精地图,车辆具有很高的局部区域感知能力,结合道路级的普通地图就可以支撑自动驾驶功能,特斯拉是这条路线的代表之一。

传感器助力环境检测 自动驾驶时代即将到来

  感知模块主要通过传感器信息解决“周围环境是什么样”的问题。当前火热的深度学习技术推动了感知技术的发展,感知技术又可以细分为检测、跟踪、预测。


  检测主要是将不同传感器的观测信息输给深度学习模型,可以检测出车辆、行人、交通标识等目标物;跟踪的作用是给每个目标物一个track ID,以实现对这个目标的持续观测,进而计算出这个目标的速度以及预测未来轨迹。预测基于时序上的检测和跟踪结果,结合道路信息预估目标物未来可能的运动轨迹,可以为路径规划提供更多的信息,也使系统更加智能。


  模拟给予数据支撑


  除了传感器、定位、感知、规划和控制几大核心技术之外,还有仿真技术,它是自动驾驶技术中容易忽略的一部分。自动驾驶领域的“长尾”问题是急需解决的问题,比如基于深度学习模型的各种感知技术。现阶段,深度学习模型对于“见过”的或者类似的场景能够准确感知,但对于未见过的场景大概率会出现错误的感知,这对于自动驾驶尤其是高级别自动驾驶来说是很致命的。


  仿真技术中一个很重要的应用就是可以虚拟化很多逼真的场景,为深度学习模型的训练提供海量数据,而且可以针对一些不常见的极端场景进行足够的数据生产,从训练样本的数量和多样性给予深度学习模型足够的支撑。


  此外,仿真技术还有很多其他应用,比如可以模拟一些危险的驾驶场景,包括碰撞、各种交通事故等,一定程度上使得自动驾驶系统测试不再强依赖于真实场景的测试验证,很大幅度降低测试验证成本、提升效率。


  目前,高级别自动驾驶技术虽然仍不够成熟,存在争议,但相信随着科学技术的发展,经过一代代人的努力,自动驾驶技术定会走进千家万户,改善人们生活。

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