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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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2019 - 08 - 09
摘要: 国产雷达液位计在发展前期主要是学习国外雷达液位计的先进技术,但是随着国内经济以及科技水平的不断发展,国产雷达液位计也走上了自己的前进之路。下面上海精督测控技术人员介绍下国产雷达液位计是如何一步一步地发展前进的。科技创新是企业发展的引擎和动力,在工业生产过程中雷达液位计也是不断地发展的。在国产雷达液位计的发展中,雷达液位计生产商通过技术创新,产品研发投入,人员科技的投入,使得雷达雷达液位计的很多性能、品质、指标可以和国外进口品牌媲美。但是在这里有存在着如下问题:雷达液位计一旦批量生产之后,其品质就大打折扣。一方面是研发投入不足,另一方面是一些好的技术成果市场效益不明显。很多仪器制造企业面临着既要生存又要创新的发展瓶颈,为了生存往往选择急功近利的发展方式。面对当前的形势,以及雷达液位计的发展。中国仪器仪表行业协会秘书长闫增序曾提出:“中国科学仪器行业的发展已进入结构调整和发展机遇期,企业要有充分的思想准备;企业效益下降是行业面临的突出问题,必须引起大家共同关注;进出口形势严俊,面向国际市场需提升国产仪器竞争力;自主创新、把雷达液位计转型升级是产业结构调整和产品结构调整、企业增效的关键。”从另外一个方面来说,雷达液位计发展的核心是创新动力,特别是高端技术的研发,但是从总体趋势来说,国产雷达液位计高端人才短缺已成为阻碍产业发展的瓶颈。国产仪器市场需求有但遇技术人才难题摆在了发展面前...
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2020 - 05 - 28
5月27日,国家统计局发布了2020年1-4月份全国规模以上工业企业实现利润总额增长状况。1-4月份,全国规模以上工业企业实现利润总12597.9亿元,同比下降27.4%,降幅比1-3月份收窄9.3个百分点。其中,仪器仪表制造业实现利润总额137.2亿元,同比下降2.0%。 1-4月份,规模以上工业企业中,国有控股企业实现利润总额3046.3亿元,同比下降46.0%;股份制企业实现利润总额9249.0亿元,下降26.6%;外商及港澳台商投资企业实现利润总额3121.3亿元,下降28.8%;私营企业实现利润总额3920.1亿元,下降17.2%。   1-4月份,采矿业实现利润总额1110.1亿元,同比下降35.2%;制造业实现利润总额10269.5亿元,下降26.8%;电力、热力、燃气及水生产和供应业实现利润总额1218.3亿元,下降24.3%。   1-4月份,在41个工业大类行业中,5个行业利润总额同比增加,36个行业减少。主要行业利润情况如下:烟草制品业利润总额同比增长22.6%,农副食品加工业增长20.0%,计算机、通信和其他电子设备制造业增长15.0%,黑色金属冶炼和压延加工业下降60.4%,石油和天然气开采业下降56.4%,汽车制造业下降52.1%,化学原料和化学制品制造业下降48.0%,有色金属冶炼和压延加工业下降40.3%,煤炭开采和洗选...
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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: 566

  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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