智能座舱需要哪些高性能存储器

来源 :电子产品世界 | 被引量 : 0次 | 上传用户:star51324
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
尽管自动驾驶(AD)风头正盛,但重要的是要认识到,ADAS和功能丰富的座舱是当今半导体产品增长的主要推动力,远远领先于全自动驾驶汽车。汽车内部/驾驶舱和“车内体验”(IVE,In-Vehicle Experience)已成为影响消费者购买决定和汽车厂商(OEM)品牌特质的主要因素。消费者希望能更好的联网以方便访问信息。
其他文献
1智能座舱的技术趋势及挑战智能座舱是最近几年汽车市场最为火爆的技术之一,新的应用不断涌现,满足消费者的座舱舒适性、智能化和数字化的需求。从硬件上来说,智能座舱系统是由显示屏、HMI(人机交互)、座舱声学、视觉追踪等多个部件共同组成的,这其中包含大量感知与AI以及光源的运用。
以316不锈钢作为覆层、以45钢屑作为基层,综合运用真空加热以及热轧处理技术制备得到不锈钢包覆钢屑复合板,并设计了不同的工艺参数条件,对各工艺条件下热轧制得的复合板进行测试。研究结果表明:经过4道次热轧处理后,复合板的长度达到原来的近4倍,形成了更高密度的钢屑层;经过3道次以上的热轧处理后,复合板的抗剪强度达到220 MPa以上,结合实际生产,热轧3道次便可以制备得到符合强度性能要求的复合板,从而显著降低生产成本。当热轧温度为1100℃时,形成了相互分离的夹杂物区域,不锈钢与钢屑层形成了冶金结合的状态。随
2020年6月,苹果联合宝马共同发布了数字车钥匙,利用iPhone手机中的NFC芯片,靠近门把手即可解锁车门,在车内的无线充电区域感应后即可发动车辆。当时,苹果预告,利用iPhone手机中的超宽带(UWB)U1芯片,车主不用掏出手机也能解锁车门。今年早些时候,宝马发布了新一代iDrive智能化系统,就用到了UWB技术。
针对爆胎车辆偏航问题,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的前轮转向控制器来对汽车偏航进行矫正,保证车辆在安全路径上行驶。基于MPC,选取简化的双轨道车辆模型,用微分方程描述车辆运动状态,线性离散化,推导预测方程,考虑车辆稳定性因素,将其添加为约束条件,转化为标准二次型计算最优解,构造闭环系统进行仿真,结果表明,基于MPC设计的前轮主动转向控制系统在直线行驶和双移线行驶两种驾驶工况下能让车辆保持稳定行驶,有效的控制爆胎车辆行驶轨迹,质心侧偏角、轮胎侧偏角和横摆角
图像重建算法是电容层析成像技术(electrical capacitance tomography, ECT)在工业应用中的关键。Landweber迭代算法在图像重建的精度和速度上取得了较好的折衷性,但其收敛速度较慢,且迭代后期具有不稳定性,无明确的迭代停止准则。提出一种改进的梯度加速Landweber迭代算法,依据级数理论对梯度加速Landweber迭代算法进行深入分析,通过构造残差矩阵并添加约
降低风洞内部气流温度是提高风洞雷诺数指标的重要技术之一.某风洞内部运行温度低至77 K,为保证风洞内部设备在低温环境下的正常工作,需对风洞内部分设备热防护进行研究,分别
针对当前管道气体压力无损检测困难的问题,结合超声波反射测压原理,提出了深度置信网络(DBN)提取超声回波幅值特征的最小二乘法支持向量机(LSSVM)管道气体压力检测方法。首先,通过DBN网络中的受限玻尔兹曼机(RBM)无监督逐层学习提取特征;其次,通过标签层进行有监督的误差反向传播调节优化DBN各层RBM参数;最后,将优化后DBN网络提取到的特征信号输入训练好的LSSVM完成气体压力的识别。设计相
当前困扰业界的芯片缺货何时结束?哪种半导体制程会是主流?哪类芯片产品发展最好?半导体的投资热点有哪些?中国市场的动向如何?“成熟工艺+先进封装”可否达到先进工艺的产品性能?2021年6月底,Gartner研究副总裁盛陵海向电子产品世界等媒体做了详细的分析。1全球芯片制造市场。
随着增强现实导航系统和基于AI的数字汽车助手等应用日益普及,车载信息娱乐系统(IVI)、数字仪表盘、驾驶员监控系统和LED矩阵灯等可大幅提升驾乘体验的智能驾驶舱系统越来越成为消费者购买时考虑衡量的重要因素。整车厂和一级供应商致力于将这些需要高质量图形渲染的入门到中端车载应用整合进驾驶舱内。
针对目前主流建模方法是基于测试结果可靠的假设条件前提,难以得到故障和测试之间准确的信息描述的问题,提出基于概率广义随机Petri网的测试性建模新方法。首先对主流建模方式和广义随机Petri网建模方式进行对比,阐明主流建模方式存在的问题,以及选择广义随机Petri网建模的原因;然后对Petri网原理进行分析,并将概率理论引入广义随机Petri网模型中,采用贝叶斯网络获取模型节点的条件概率,也是首次将贝叶斯网络和广义随机Petri网结合;最后对某导弹发动机系统进行建模,得到故障和测试的概率相关性矩阵,并对测试