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关于部分自动泊车系统的性能要求及测试方法.pdf

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简介：
本文档探讨了部分自动泊车系统的关键性能指标，并提供了详尽的测试方案和方法，以确保车辆在不同环境下的安全与高效停放。 1. 范围：本标准规定了部分自动泊车系统的分类、一般要求、功能要求、性能要求及测试规程，并适用于安装在M1类与N1类车辆上的此类系统。 2. 规范性引用文件：以下列出的文档对于理解并应用此规范是必不可少的，且仅限于所注明日期版本的应用。其中包括GA/T850-2009《城市道路路内停车泊位设置规范》。

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  • 关于部分自动泊车系统的性能要求及测试方法.pdf
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    本文档探讨了部分自动泊车系统的关键性能指标，并提供了详尽的测试方案和方法，以确保车辆在不同环境下的安全与高效停放。 1. 范围：本标准规定了部分自动泊车系统的分类、一般要求、功能要求、性能要求及测试规程，并适用于安装在M1类与N1类车辆上的此类系统。 2. 规范性引用文件：以下列出的文档对于理解并应用此规范是必不可少的，且仅限于所注明日期版本的应用。其中包括GA/T850-2009《城市道路路内停车泊位设置规范》。
     
  • 智能网联汽车自动驾驶功能试验场测试方法及要求.pdf
    优质
    本PDF文档详细探讨了针对智能网联汽车自动驾驶功能的试验场测试方法与具体技术要求，为开发者和研究者提供实用指导。 《智能网联汽车自动驾驶功能场地试验方法及要求》是一份详细介绍如何在特定场地上测试智能网联汽车自动驾驶功能的文档。它规定了进行此类试验的方法以及需要满足的各项标准和条件，旨在确保这些车辆的安全性和可靠性。这份文件对于研发人员、测试工程师以及其他相关领域的专业人士来说具有重要的参考价值。
     
  • 智能运输系统 ISO 16787-2017 驻车辅助系统（APS）的性能要求及测试方法.pdf
    优质
    该PDF文档详细阐述了ISO 16787-2017标准，针对智能运输系统的驻车辅助系统(APS)，规定了其性能需求和测试流程，以确保车辆在停车时的安全性和便捷性。 ISO 16787-2017 标准规定了智能运输系统中的驻车辅助系统（APS）的性能要求和试验规程。
     
  • 关于智能自动泊车系统的探究
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    本研究聚焦于智能自动泊车系统的技术探索与应用实践，旨在分析其工作原理、技术挑战及未来发展趋势。 这篇关于智能自动泊车系统的优秀论文非常详细地进行了剖析。
     
  • 电动汽车用锂离子动力电池包及系统 第3部分：安全性要求与测试方法
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    本标准详细规定了电动汽车中使用的锂离子电池包及其系统的安全性能要求和相应的测试方法，旨在保障电动车的安全运行。 《电动汽车用锂离子动力蓄电池包和系统 第3部分：安全性要求与测试方法》规定了道路充电模块的振动标准。
     
  • 关于智能自动泊车系统的探究.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了智能自动泊车系统的技术原理、发展历程及未来趋势，分析了其在提高驾驶便利性和安全性方面的应用价值。 智能自动泊车系统研究 ### 智能自动泊车系统的概述与重要性 随着汽车数量的激增，城市中的停车难题日益突出。为应对这一挑战，智能自动泊车系统应运而生。该技术利用人工智能、深度学习及图像处理等手段来识别停车位，并计算出最佳路径进行驾驶操作，从而提升泊车效率和安全性。 ### 关键技术解析 #### 1. **人工智能与深度学习** 在智能自动泊车领域，AI（包括但不限于深度学习）扮演着至关重要的角色。通过大量数据的学习训练，系统能自主辨识停车区域并规划最优路径以指导车辆完成停靠动作。 #### 2. **图像处理技术** 该系统的另一核心组成部分是高精度摄像头与先进的算法组合使用来捕捉和分析实时影像信息，帮助确定停车位的具体尺寸及形状等细节特征。 ### 应用场景与需求 智能自动泊车系统适用于多种类型的停车环境，包括平行、垂直以及斜向停靠方式。无论车辆大小如何（从紧凑型到大型商用车），该技术都能提供相应的解决方案，并且特别注重提高操作过程中的安全性，通过精密的传感器监测周围障碍物和行人以预防可能发生的碰撞事故。 ### 系统设计与实施 在开发智能自动泊车系统时需要综合考虑硬件设备的选择、软件算法的设计以及整体系统的调试测试。这包括挑选适合高精度摄像头、红外感应器等组件来确保数据采集准确无误；持续改进算法优化性能表现；并通过反复试验验证各部分功能协调一致且运行稳定。 ### 实验成果与评估 根据实验结果，智能自动泊车系统成功实现了对停车位置的识别和最优路径计算，并有效指导车辆完成停靠动作。这不仅提高了操作效率还增强了安全性，在不同复杂程度的应用场景下均显示出良好的适应性和可靠性。
     
  • 乘用车AEBS性能要求及试验方法征求意见稿.pdf
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    本文件为《乘用车AEBS性能要求及试验方法》征求意见版，详细规定了自动紧急制动系统（AEBS）在乘用车上的技术规范和测试流程。 乘用车自动紧急制动系统（AEBS）的性能要求和试验方法正在征求意见。
     
  • JT/T 1242-2019《营运车辆自动紧急制动系统的性能要求及测试规程》
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    本标准规定了营运车辆自动紧急制动系统（AEBS）的性能要求和测试方法，确保其在预防碰撞中的有效性。 2019年4月1日实施的国家交通运输行业标准JT T1242-2019《营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程》适用于安装在营运车辆上的自动紧急制动系统的性能要求及测试规程，该测试规程主要针对封闭测试环境下的规范性测试。
     
  • 音频性能的测试要求与方法
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    本资料详细介绍了音频产品的性能测试标准和实施步骤，涵盖各种音频设备，旨在帮助工程师确保产品质量符合行业规范。 数字移动终端音频性能技术要求及测试方法主要用于研发端的品质测试。
     
  • 关于智能计算系统自动化测试方法的研究.pdf
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    本文探讨了针对智能计算系统的自动化测试技术，提出了一种新的自动化测试框架和策略，以提高测试效率和准确性。 智能计算系统在大数据与高效计算资源的推动下，在自然语言处理、图像识别、语音识别及机器翻译等领域取得了显著进展。然而，系统的正确性和可预测性依赖于输入数据的准确性，传统的测试方法通常需要人工标注的数据来检测错误行为，这导致效率低下。因此，研究针对智能计算系统自动化测试的方法变得尤为重要。 本段落介绍了一种名为IntelTest的自动化白盒测试系统，专门用于智能计算系统的深度评估。该系统的总体框架包括几个关键模块：生成测试输入、计算神经元覆盖率以及求解联合优化问题等。通过使用未标记的数据作为种子，IntelTest能够创建广泛的覆盖模型中各个神经元的新测试数据，从而深入检测潜在的错误。 在IntelTest系统中，测试任务被转化为一个最大化不同行为差异和提高神经元覆盖率的目标函数优化问题，并采用梯度上升算法来解决这一挑战。该算法迭代更新输入值以满足领域特定约束（例如图像像素范围），同时保持权重参数不变，类似于深度学习中的反向传播过程。 通过两个独立训练的DNN模型示例可以说明IntelTest的工作原理：系统通过对种子数据进行修改，寻找能够导致不同模型决策差异的新测试样本。这种策略有助于揭示隐藏层神经元之间的关系，并生成新的输入以检测模型间的分歧点。例如，一个新输入可能使其中一个DNN将图像分类为汽车而另一个将其识别为人脸。 关键在于设计有效的算法来定义和优化神经元覆盖率以及应用梯度上升策略。这种方法可以在不依赖大量人工标注数据的情况下有效测试智能计算系统的性能及稳定性，并显著提高测试效率、降低成本并增强模型的可靠性与准确性。IntelTest系统为此提供了理论框架和技术工具，对于未来智能计算系统的开发具有重要指导意义。这项工作也为后续研究提供了参考和专业建议，有助于推动该领域内自动化测试技术的发展进步。