英飞凌携手Reality AI为车辆装上耳朵,助力改善道路安全

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【2021年6月4日,德国慕尼黑讯】如今的先进驾驶辅助系统(ADAS)是基于摄像头、雷达或激光雷达,只能识别位于视线范围之内的目标物体。但对于被听到的时间比被看到的时间早得多,因而在很长时间内无法被ADAS识别的应急车辆,该系统就暴露出它的弱点。为应对这一挑战,英飞凌科技股份公司(FSE:IFX/OTCQX:IFNNY)携手Reality AI打造出一套能让车辆拥有听觉能力的先进传感解决方案。该解决方案是在现有的传感器系统中增加XENSIV™MEMS麦克风,使得车辆能够“听到”拐角另一边的情况,并在盲区隐
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建立全面准确的驾驶员模型是人机共驾仿真的前提。基于单点预瞄理论设计横向驾驶员模型,可用于跟踪任意曲率的道路。根据弯道半径制定速度策略,基于纵向加速度反馈,制定节气门开度和主缸压力控制策略,设计纵向驾驶员模型,实现转向与车速的解耦控制。仿真结果表明,该驾驶员模型可准确跟踪路径与车速。
通过对断裂螺栓断口分析、金相组织分析,确认断裂直接原因,并进一步对螺纹连接系统的结构特性展开分析,发现悬置支架与电机接触面摩擦副变化,通过试验对比了接触面更改前后的摩擦系数差异。在同样的预紧力下,该螺纹连接系统抵抗外载荷能力降低,导致松动断裂。
为了适应当前冲压生产线的高自动化、高效率,给出了冲压生产计划的智能化编制方法,并提出了生产管理智能化、能源控制智能化、物流控制智能化、问题分析和处理的智能化的IT规划思路,建立透明、敏捷、模型化的冲压,为解决传统冲压生产管理模式弊端提供了一种解决方案。
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整车散热功率的大小是影响缓速器使用效果的重要因素,而风扇的不同控制方式直接决定了整车的最大散热功率。文章通过实验研究表明,风扇联动后更有利于整车的散热,缓速器的使用效果更好。
文章利用AVL DRIVE系统结合测试的加速度、电流、CAN网络信号对车辆驾驶性进行客观化测试与评估,使驾驶性问题可视化,通过分析客观数据得出车辆差异点及问题点,制定不同工况下的差异化目标。使用表明AVL DRIVE在整车驾驶性能开发中有良好的助力效果。
轮毂是汽车运行时的主要承载部件,对于汽车安全行驶和可靠运行起着重要作用。特别对于设计者而言,其各方面的性能都应得到重视。文章以家用汽车轮胎的轮毂(18×7.5J)为研究对象,利用通用设计软件SolidWorks建立轮毂仿真模型,而后将轮毂仿真模型导入ANSYS19.2中的geometry模块中进行分析,并且参考国标,在材料库输入铝合金A356的相关参数,得到铝合金A356的S-N曲线,最后求解得到轮毂在周期性弯曲载荷下的安全系数和使用寿命分布云图,根据以上仿真结果,判断轮毂是否符合使用要求,对设计人员具有