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2019 - 07 - 18
1、产品概述RBRD12-F是26G 高频雷达式物位测量仪表,输出4~20mA模拟信号, 测量最大距离可达30米。天线被进一步优化处理,新型的快速的微处理器可以进行更高速率的信号分析处理,使得仪表可以用于:反应釜或固体料仓非常复杂的测量条件。2、工作原理雷达物位计天线发射较窄的微波脉冲,经天线向下传输,微波接触到被测介质表面后被反射回来,再次被天线系统接收并将其传输给电子线路部分自动转换成物位信号。3、产品特点▲  非接触测量,无磨损,无污染▲  天线尺寸小,便于安装▲   波长更短,对在倾斜的固体表面有更好的反射▲   测量盲区更小,对于小罐测量也会取得良好的效果▲   波束角小,能量集中,增强了回波能力的同时,又有利于避开干扰物▲  几乎不受大气中水蒸气、温度压力变化影响▲  严重粉尘环境仪表也能准确读取到真实物位回波▲  高信噪比,即使在波动的情况下也能获得更优的性能▲  26GHz频率,是测量固体和低介电常数介质的最佳选择北京精诚瑞博仪表有限公司 价格合理 质量过硬  服务一流专业生产各种物位仪表  咨询电话:400-6616-819
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2022 - 12 - 30
结束了上一年的奔波与劳累终于迎来了2023的新篇章今年我们将不负众望继续一路前行,散发光芒祝大家新年快乐,宏“兔”大展尊敬的各位客户:感谢您一直以来对精诚瑞博的支持和信任!应国务院要求,我司元旦节放假安排如下:放假时间:2022年12月31日(周六)-2023年1月2日(周一),共三天在此预祝您元旦节快乐!愿您度过一个平安祥和的元旦佳节!放假期间若有紧急需求,可以电话联系我们,我们会很高兴为您提供必要的帮助。
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2020 - 05 - 22
今年是大家初次从北坡取得成功登顶珠峰六十周年,也是我国初次精准测量并发布珠穆朗玛峰标高四十五周年。在这个独特年代,自然资源部会与中国外交部、体育总局和西藏自治区政府部门组织了新一轮珠穆朗玛峰高程测量工作。新中国的成立至今,在我国测绘工程工作人员已对珠穆朗玛峰开展过6次规模性的测绘工程和科举考试工作中,并依次于1975年和2006年发布珠穆朗玛峰标高。据了解,2020珠穆朗玛峰高程测量进行到精确测量环节。按照计划,精确测量登山队冲顶组将在22日登上精确测量。据统计,在精确测量的全过程中,精确测量团体一般会应用工程测量仪器对总体目标物开展多方位精确测量。你了解工程测量仪器吗?现阶段,目前市面上的工程测量仪器类型诸多,作用不一,包含水平仪、平板仪、无线电波测距仪、全站仪、陀螺图片水平仪、激光测量仪器、拍摄水平仪、立体式座标测量、立体式测图仪、正射投影机等。其中,激光测量仪器是配有激光发射器的各种各样检测仪器,普遍的激光测量仪器有激光准直仪、激光器偏向仪、激光器垂直线仪、激光器水平仪、激光水准仪、激光器平面图仪等。此外,为促进珠穆朗玛峰高程测量一切顺利进行,提升精确测量結果的精确性和合理性,测绘工程高新科技与管理工作的权威专家和测绘工程工作人员将综合性应用GNSS通讯卫星精确测量、高精密水准测量、光学激光测距、雪深雷达探测精确测量、作用力精确测量、天文学精确测量、卫星遥感、大地水准面精化等...
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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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