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2021 - 11 - 15
现阶段,我国农业仍以传统为主,随着国家发展、市场竞争、需求变化以及国家相关政策的扶持,要求温室、大棚、养殖等行业向现代化、科技化、智能化的方向发展,而传统方式面临着,环境信息掌握不及时、不准确,运营成本高、不易实现规模化,系统施工、操作不方便,系统兼容性差、增量扩容不方便,数据查询、浏览方式单一等诸多问题.  我国作为农业大国,农业生产在国民经济中占有重要的地位,而其中养殖业生产又占有较大的比例。目前我国的畜禽养殖业比较发达,但是也存在一定的问题,如:养殖观念落后,缺乏先进的现代养殖技术,以及环境污染等问题,与先进国家的饲养效率和效益相比,还存在一定的差距。我们应该学习和借鉴先进的养殖模式与技术,着重把农业物联网、自动化监测与控制技术引入到养殖中来,实现养殖环境温湿度监控管理自动化,在养殖效率和效益上使我们逐步缩小与发达国家的差距。  农业物联网是一个新兴行业,被世界公认为是继计算机互联网之后的第三次信息革命浪潮,将现代物联网技术运用于传统农业,就是要为传统农业插上腾飞的翅膀,促使其转型升级。物联网技术受到了广大养殖户的欢迎。   根据畜禽养殖环境的特点,利用农业物联网畜禽养殖环境监控系统对温度、湿度、有害气体浓度等主要环境参数准确和实时监测是十分有必要的,以监测数据为参考依据,对畜禽舍养殖环境进行调控,能大大提高畜禽舍管理效率,在畜禽养殖中应用农业物联网技术,对改善污染...
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2021 - 11 - 25
自2011年以来,我国仪器仪表制造业企业单位数呈递增趋势。数据显示,2020年我国仪器仪表制造业企业数量为4906个,比2019年增加455个。  制造业是我国国民经济发展的重要支柱产业,其中,仪器仪表行业是自动化领域的关键行业,随着中国自动化应用环境的发展,仪器仪表行业的面貌日新月异。  仪器仪表制造业应用广泛  仪器仪表是用以检出、测量、观察、计算各种物理量、物质成分、物性参数等的器具或设备。另外,仪器仪表是多种科学技术的综合产物,品种繁多,使用广泛,而且不断更新,有多种分类方法。  具体来看,其按使用目的和用途来分,主要有量具量仪、汽车仪表、船用仪表、航空仪表、导航仪器、无线电测试仪器、载波微波测试仪器、地质勘探测试仪器、地震测试仪器、大地测绘仪器、水文仪器、农业测试仪器、商业测试仪器、教学仪器、环保仪器等等均均属于仪器仪表。  仪器仪表应用领域广泛,覆盖了工业、农业、交通、科技、环保、国防、文教卫生、人民生活等各方面,在国民经济建设各行各业的运行过程中承担着把关者和指导者的任务。  因此,由于仪器仪表的地位特殊、作用大,对国民经济有巨大倍增和拉动作用,有着良好的市场需求和巨大的发展潜力,需求进一步扩大。  仪器仪表制造业需求进一步扩大  仪器仪表制造业属于国家重点鼓励、扶持的行业,我国政府通过制定一系列的产业政策和颁布法律法规,从投资优惠、支持研究开发、加强人才培养、鼓励设...
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2021 - 12 - 07
由上海交大深部生命国际研究中心主任、生命科学技术学院教授肖湘带队的上海交大“四人深海科考团队”,搭乘“探索一号”科考船,结束了在西太平洋海域的深渊科考任务,5日顺利返航抵达三亚。本航次中,上海交大深部生命国际研究中心团队随“奋斗者”号载人潜水器顺利完成了8次下潜作业任务,包括马里亚纳海沟“挑战者深渊”以及人类首次抵达雅浦海沟8919米深的未知区域;采集并处理了200多个位点珍贵的深渊样本,包括水体、沉积物、岩石和宏生物,测量了一系列环境参数,为研究深渊生态系统提供了珍贵的材料和宝贵的数据。  海洋是人类未来发展的重要领域,海洋科学考察是我们研究海洋的基础。现代海洋观测主要包括三个方面:海洋动力环境、海洋生态环境和海洋地质环境。那科学家是怎样开展这些观测呢?对了,就是借助它们的力量:科学考察船、移动观测平台、浮标和潜标等搭载的各种先进海洋观测仪器。  先说物理参数传感器吧。首先是温盐深仪,这种仪器算是科考船的基本配置了吧,主要作用就是探测温度、盐度以及深度。由水中探头和记录显示器及连接电缆组成。探头,由热敏元件和压敏元件等构成,与颠倒采水器一并安装在支架上,可投放到不同深度;记录显示器,除接收、处理、记录和显示通过铠装电缆从海水中探头传来的各种信息数据外,还能起整套设备的操纵器功能。此设备可测定海洋、湖泊和水库等不同水层或深度的水体水温、盐度、氧含量、声速、电导率及压力,用以研究水体...
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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: 576

  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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