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德尔福公司拥有自动驾驶相关专利。

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该德尔福自动驾驶专利包含51篇相关文档，这些文档涵盖了摄像头、雷达以及车辆控制等多个关键领域，为自动驾驶技术的开发提供了宝贵的参考信息。

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  • 德尔福的自动驾驶专利技术
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    德尔福拥有先进的自动驾驶专利技术，在传感器融合、环境感知和决策系统方面领先业界。其创新解决方案正推动着汽车行业变革。 德尔福拥有51项自动驾驶专利，涵盖了摄像头、雷达以及车辆控制等多个方面，可供参考。
     
  • 苹果公司自动驾驶相关专利技术文档合集（英文版）.zip
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    本资料集为苹果公司在自动驾驶领域的专利技术文档合集，涵盖传感器融合、机器学习及车辆控制等方面的技术细节与创新理念。全部内容以英文呈现。 Apple自动驾驶类专利技术资料70个合集（英文）包括以下文档： 1. 使用便携式设备访问车辆.pdf 2. 动态座椅系统的触觉反馈.pdf 3. 用于转换到车辆网络资源的系统和方法.pdf 4. 在车载无线通信中使用便携式设备进行远程运动控制.pdf 5. 定位车辆的方法.pdf 6. 使用三维建筑模型校正多普勒频移.pdf 7. 显示映射应用程序中的传输功能.pdf 8. 确定用于基于位置控制调整设备的操作的系统和方法.pdf 9. 通过使用无线网络预测预定路线来传送内容.pdf 10. 同步移动和车辆设备的方法和技术.pdf 11. 使用运动传感器数据检测便携式设备的对接状态的技术.pdf 12. 在多级无线网状网络中提供移动网格间通信点的方法和装置.pdf 13. 车辆模式管理器.pdf 14. 导航前后偷看功能.pdf 15. 确定车辆出口的方法和技术.pdf 16. 外部照明和警告系统的设计与实现.pdf 17. 提供交通信息的系统设计.pdf 18. 使用无线网络预测路线的技术方案(pdf) 19. 通过使用非GPS LEO信号及车载传感器进行导航的方法(pdf) 20. 紧急呼叫数据传输装置及其方法(pdf) 21. 基于位置分配运输数据架构的设计与实现.pdf 22. 将基于位置的订单分配给移动代理的技术方案.pdf 23. 停车事件检测和定位估计技术.pdf 24. 用于处理、接收及显示交通信息系统的开发(pdf) 25. 邻近车辆的位置警报系统设计与实现(pdf) 26. 运动监控系统的研发成果(pdf) 27. 自主导航车辆控制系统的设计方案(pdf) 28. 利用移动电话或计算设备控制模型车的方法和装置(pdf) 29. 云计算服务自动报告及分析行车数据的技术(pfd) 30. 智能自主车辆路径跟踪系统设计与实现.pdf 31. 车辆语音识别系统的研发成果(pdf) 32. 安全行驶系统的开发技术方案(pdf) 33. 基于表面的自动驾驶控制系统的设计及方法(pdf) 34. 交通网络信息收集、分析和传输系统的研究成果(pdf) 35. 扩展车道盲点检测的技术研究.pdf 36. 可编程触觉触摸屏显示器在车辆仪表盘中的应用设计(pdf) 37. 增强态势感知的无线车辆系统的研发技术方案(pdf) 38. 视觉通信操作状态系统的开发成果(pdf) 39. 具有非线性轨道的可移动面板的设计与实现(pdf) 以上文档涵盖了从车载设备接入、动态座椅反馈到自动驾驶系统控制等多个方面的专利技术。
     
  • 自动驾驶相关数据集
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    自动驾驶相关数据集是一系列用于训练和测试无人驾驶汽车系统的数据集合，涵盖图像、激光雷达点云及传感器信息等，旨在促进智能驾驶技术的研发与进步。 这段文字描述了普林斯顿大学人工智能自动驾驶汽车项目的相关资料，包括代码和测试集等内容。
     
  • ADAS自动驾驶公开课
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    本课程全面解析ADAS（高级驾驶辅助系统）技术及其在自动驾驶中的应用，涵盖传感器融合、路径规划等核心内容，适合汽车电子行业从业者及自动驾驶技术爱好者学习。 如何提升ADAS的识别精度是自动驾驶公开课中的一个重要议题。
     
  • BOSE主动降噪耳机相关专利被公司申请
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    简介：近日，BOSE公司的一项关于主动降噪技术的专利被提交申请，此举有望进一步提升其耳机产品的噪音消除效果和用户体验。 BOSE主动降噪耳机的公司申请了相关专利。这些专利主要涵盖了产品的关键技术特点，并且方便有兴趣的研究者进行研究。
     
  • 一篇有关自动驾驶的研究论文
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    本研究论文深入探讨了自动驾驶技术的关键挑战与解决方案，包括感知、决策和控制算法的优化，以及车辆间通信的安全性提升。 一篇关于自动驾驶的论文，希望与大家分享。
     
  • MATLAB自动驾驶
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    MATLAB自动驾驶项目聚焦于利用MATLAB软件进行自动驾驶系统的开发与测试。通过仿真和算法优化，推动智能驾驶技术的进步与发展。 基于计算机视觉的自动驾驶项目需要使用MATLAB程序并配合视频演示，建议使用MATLAB版本2017或以上。
     
  • 自动驾驶（一）
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    《自动驾驶（一）》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新，旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一，而V2X（Vehicle to Everything）则是实现这一目标的关键技术。通过该技术，车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换，从而显著提升行车安全性和道路效率，并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息，提前预警并迅速作出反应。例如，在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面，目前主要存在两种技术路线：DSRC（Dedicated Short Range Communications）和LTE-V。前者由IEEE制定，并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用；后者基于现有的4G LTE网络，传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用，它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内，各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如，在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块；欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛，包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故；而整体上则能使交通效率平均增加30%，减少温室气体排放量（约占总量的14%）。 然而，尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战：包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一，在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调；此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一；最后还需确保数据传输的安全性和可靠性，防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用，并为智能交通系统的持续发展做出贡献。
     
  • 自动驾驶-II
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    《自动驾驶-II》深入探讨了高级驾驶辅助系统和全自动驾驶技术的发展现状与未来趋势，分析了关键技术挑战及解决方案，并讨论了相关法律法规和社会伦理问题。 自动驾驶技术是当前IT与汽车工业的前沿领域之一，它通过融合计算机视觉、传感器技术、人工智能及机器学习等多种控制系统来实现车辆自主导航和控制。本课件中MINIEYE的CEO刘国清分享了关于该领域的深入见解，并特别关注高级驾驶辅助系统(ADAS)的发展以及自动驾驶的关键组成部分。 ADAS是一种汽车技术，它包含了一系列旨在提高行车安全性的功能，如自动紧急制动、车道偏离警告及自适应巡航控制等。这些功能通过增强车辆的感知能力来降低交通事故风险并提升驾乘人员的安全性。随着技术进步，ADAS正不断进化以支持完全自动驾驶。 环境感知在自动驾驶中至关重要。它涉及使用雷达、摄像头、激光扫描仪（如LIDAR）和超声波传感器收集周围信息，并准确解析这些数据以便系统识别其他车辆、行人及其他障碍物等。 课件介绍了几种类型的ADAS系统，例如SensL和Renesas等，它们代表了业界不同的技术供应商。它们使用图像处理、深度学习及传感器融合来增强感知能力。 自动驾驶的核心功能之一是对象分类。通过这种功能，系统能够分辨出不同物体类型如轿车或摩托车，并识别其类别。之后还需定位这些物体的位置以确定在周围环境中的具体位置，这通常通过边界框实现。 检测到物体后，进行精确的像素级标注对于理解复杂环境至关重要。这意味着对每个像素标记所属对象部分的信息，有助于自动驾驶系统更好地解释周边状况。 执行上述任务时，需依靠一系列性能指标来评估效果和准确性，如检测率、误报率及漏检率等。这些帮助工程师优化系统表现。 此外课件还介绍了PRC曲线（精确度-召回率曲线）、IoU（交并比）以及AP与mAP等评估模型的指标，在物体检测任务中尤为重要： 1. PRC曲线展示了不同阈值下，模型准确性和召回的关系。 2. IoU衡量预测边界框和实际边界的重叠程度以评价准确性。 3. AP计算PRC曲线下面积作为综合性能度量。 4. mAP则是多类别平均的AP值。 本课件深入探讨了自动驾驶的核心技术和相关算法，为工程师与研究人员提供了宝贵资源。该技术有望显著减少交通事故、提高道路安全，并改变出行方式和物流系统。随着持续进步，我们期待未来享受更加便捷高效的自动驾驶汽车带来的便利性。
     
  • 自动驾驶环境感知PPT——出自自动驾驶系列丛书
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    本PPT源自《自动驾驶系列丛书》，聚焦于自动驾驶技术中的环境感知模块，深入浅出地介绍了传感器融合、目标识别与追踪等关键技术。 自动驾驶是当前科技领域的重要研究方向之一，其核心技术之一便是环境感知技术。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”专注于这一关键领域，深入探讨了如何使车辆能够理解和解析其所处的复杂交通场景，以实现安全高效的行驶。 环境感知是自动驾驶的基础。它包括视觉识别、雷达探测、激光雷达（LiDAR）扫描、超声波传感器以及惯性测量单元（IMU）等多种技术和子系统。这些技术结合使用可以实时收集周围的信息，并构建高精度的环境模型。 1. 视觉识别：基于摄像头的数据处理，能够识别道路标志、行人和其他车辆等元素，通过图像处理和深度学习算法实现物体检测与识别。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用使得车辆能理解并应对各种交通场景。 2. 雷达探测：利用雷达信号来测量物体的距离、速度和方向，在雨雪天气或夜间也能提供可靠信息。结合视觉信息可以增强环境感知的准确性。 3. 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光束并计算反射时间，创建高分辨率的三维点云地图，精确描绘周围环境，并为路径规划及避障决策提供关键数据。 4. 超声波传感器：用于近距离探测如停车辅助系统中测量车辆与障碍物之间的距离。 5. 惯性测量单元（IMU）：监测加速度和角速度变化情况，结合全球定位系统（GPS）信息进行姿态估计及导航支持。 环境感知技术并非单一传感器的应用，而是多传感数据融合的结果。通过整合不同传感器的数据优势来提升整体感知的准确性和可靠性。此外，高精度地图与实时定位也是关键组成部分，它们为车辆提供全局位置和路径规划依据。 在自动驾驶系统的开发过程中，除了要解决技术难题外还需满足严格的性能及安全标准要求。这需要进行大量测试验证工作包括模拟仿真、封闭场地试验以及公共道路实验以确保系统能在各种实际场景中正常运行。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”为学习和理解相关知识提供了重要资料，涵盖了基础原理到应用实践的全面内容。对于从事研究与开发工作的人员来说是一份宝贵的参考资料。