Table des matières
FOTA (également connue sous le nom de technologie de mise à niveau logicielle en direct du terminal mobile) réalise une mise à niveau et une mise à jour complètes des fonctions du système en téléchargeant et en installant une image complète du micrologiciel sur le contrôleur du véhicule. FOTA implique une mise à jour systématique complète des fonctions principales des stratégies associées du contrôleur, ce qui a un plus grand impact sur les performances du véhicule. Le processus de mise à niveau comporte des exigences extrêmement élevées en matière de timing, de stabilité et de sécurité. incluent le rapport de vitesse, la puissance et la vitesse du véhicule ainsi que d'autres exigences, le processus de mise à niveau ne prend généralement pas en charge les véhicules à allumage. " >FOTA (également connue sous le nom de technologie de mise à niveau logicielle en direct du terminal mobile) réalise une mise à niveau et une mise à jour complètes des fonctions du système en téléchargeant et en installant une image complète du micrologiciel sur le contrôleur du véhicule. FOTA implique une mise à jour systématique complète des fonctions principales des stratégies associées du contrôleur, ce qui a un plus grand impact sur les performances du véhicule. Le processus de mise à niveau comporte des exigences extrêmement élevées en matière de timing, de stabilité et de sécurité. incluent le rapport de vitesse, la puissance et la vitesse du véhicule ainsi que d'autres exigences, le processus de mise à niveau ne prend généralement pas en charge les véhicules à allumage.
Principe du processus de mise à niveau dans le système de conduite intelligente" >Principe du processus de mise à niveau dans le système de conduite intelligente
Maison Périphériques technologiques IA Un article parle du schéma de conception associé du système de conduite intelligente et de la mise à niveau logicielle

Un article parle du schéma de conception associé du système de conduite intelligente et de la mise à niveau logicielle

Apr 11, 2023 pm 07:49 PM
技术 自动驾驶

En raison de la tendance à la centralisation des voitures intelligentes, la connexion réseau a été mise à niveau du réseau Can traditionnel à faible bande passante vers un processus de mise à niveau basé sur un réseau Ethernet à large bande passante. Afin d'améliorer les capacités de mise à niveau des véhicules et de fournir aux propriétaires de voitures une expérience et des services continus et de haute qualité, il est nécessaire de s'appuyer sur la base du système existant (de la mise à niveau initiale de l'ECU traditionnel du véhicule au processus de mise à niveau Ethernet incrémentielle). ) Développer un nouveau système de service OTA compatible avec les systèmes OTA existants pour obtenir des capacités de mise à niveau OTA pour les logiciels, les micrologiciels et les services du véhicule, améliorant ainsi à terme l'expérience utilisateur et l'expérience de service. La mise à niveau du logiciel touche deux domaines principaux : FOTA/SOTA. , contrôle du corps, etc. Le micrologiciel est mis à niveau. Le package de mise à niveau OTA du véhicule est composé de packages de mise à niveau qui peuvent mettre à niveau l'ECU dans l'objet de mise à niveau. Pour les types d'OTA de véhicules, ils sont principalement divisés en deux catégories, FOTA (Firmware-over-the-air) et SOTA (Software-over-the-air). Tous deux sont des domaines sur lesquels les constructeurs se concentrent et qu'ils peuvent progressivement mettre en œuvre. adapté aux besoins de l’OTA dans différents scénarios.

FOTA (également connue sous le nom de technologie de mise à niveau logicielle en direct du terminal mobile) réalise une mise à niveau et une mise à jour complètes des fonctions du système en téléchargeant et en installant une image complète du micrologiciel sur le contrôleur du véhicule. FOTA implique une mise à jour systématique complète des fonctions principales des stratégies associées du contrôleur, ce qui a un plus grand impact sur les performances du véhicule. Le processus de mise à niveau comporte des exigences extrêmement élevées en matière de timing, de stabilité et de sécurité. incluent le rapport de vitesse, la puissance et la vitesse du véhicule ainsi que d'autres exigences, le processus de mise à niveau ne prend généralement pas en charge les véhicules à allumage.

FOTA réalise une mise à niveau et une mise à jour complètes des fonctions du système en téléchargeant et en installant une image complète du micrologiciel pour le contrôleur du véhicule. Par exemple, la mise à niveau du système de conduite intelligente du véhicule permet aux conducteurs de bénéficier de plus en plus de fonctions de conduite auxiliaires ; la mise à niveau du système de cockpit du véhicule pour améliorer la précision de la détection de la fatigue du conducteur ; la mise à niveau du système de freinage du véhicule pour améliorer les performances de freinage du véhicule ;

SOTA peut en fait être considéré comme l'exigence essentielle d'une stratégie de vente de logiciels. Il implémente une mise à jour « incrémentielle » de la fonction du contrôleur en installant un « package incrémentiel » sur le contrôleur du véhicule. Il est généralement utilisé dans les systèmes de divertissement. et des systèmes de conduite intelligents. Par exemple, lors du changement de l'interface d'exploitation du système multimédia, de l'optimisation du style d'affichage du tableau de bord et de la mise à jour du programme cartographique dans la console de divertissement, des méthodes de mise à niveau SOTA sont utilisées. SOTA implique une mise à jour partielle à petite échelle des fonctions au niveau de la couche application du contrôleur, ce qui a peu d'impact sur les performances du véhicule et nécessite de faibles conditions préalables de mise à niveau. La stratégie de mise à jour incrémentielle de SOTA peut réduire considérablement la taille du fichier du package de mise à niveau, économisant ainsi le trafic réseau et l'espace de stockage.

Nous donnons ici des exemples pour illustrer comment FOTA et SOTA peuvent être définis efficacement dans les mises à niveau de conduite intelligente.

Par exemple, la mise à niveau d'un système de conduite intelligente pour voiture, afin de permettre aux conducteurs de profiter de plus en plus de fonctions de conduite assistée ; la mise à jour continue et l'itération des fonctions par étapes (y compris des fonctions de bas niveau aux mises à jour logicielles avec des fonctionnalités avancées) . Dans le même temps, le système de cockpit du véhicule doit être mis à niveau au cours du processus pour améliorer la précision de la détection de la fatigue du conducteur ; les sous-systèmes associés des véhicules à conduite intelligente (tels que le freinage, le système de direction et d'autres modules) doivent être mis à niveau pour améliorer la performances de freinage du véhicule.

Architecture de mise à niveau logicielle dans le système de conduite intelligente

Pour l'ensemble de la mise à niveau OTA, elle comprend principalement les trois aspects suivants de bas en haut : l'objet de mise à niveau, le gestionnaire OTA et la plate-forme de service cloud OTA. Le contrôleur de domaine de conduite autonome et le contrôleur de domaine du cockpit sont connectés via Ethernet, et le protocole de mise à niveau est généralement le DoIP couramment utilisé. En plus du contrôleur de domaine lui-même, le processus de mise à niveau comprend également des mises à niveau de modules de positionnement de haute précision et des mises à niveau de capteurs. Pour les caméras connectées par Ethernet, le processus de mise à niveau s'effectue principalement via l'ensemble du programme intégré installé sur le contrôleur de domaine principal. En d’autres termes, pour les capteurs de caméra purs, il n’existe pas de processus de mise à niveau de programme distinct. Pour le radar à ondes millimétriques/ultrasons équipé de CANFD, puisqu'il dispose de son propre contrôleur, le processus de mise à niveau implique principalement la connexion au contrôleur via CANFD. Le contrôle de domaine est connecté au CAN public via CANFD, et le domaine du cockpit est responsable du clignotement. le contrôle de domaine CANFD. L'émetteur transmet le message à chaque contrôleur radar.

Comme le montre la figure ci-dessus, la plate-forme de services cloud OTA gère et fournit principalement des packages de mise à niveau OTA, et complète la configuration, la planification et le suivi des tâches de mise à niveau. Le gestionnaire OTA effectue principalement le téléchargement, le déchiffrement, la vérification de signature, la reconstruction différentielle du package et d'autres fonctions du package de mise à niveau, et envoie enfin le package de mise à niveau à l'objet de mise à niveau correspondant. L'objet de mise à niveau est composé d'un ou plusieurs ECU. Une fois que l'objet de mise à niveau a reçu le package de mise à niveau, il envoie le package de mise à niveau ECU correspondant à l'ECU correspondant, et l'ECU termine le clignotement du package de mise à niveau.

Principe du processus de mise à niveau dans le système de conduite intelligente

La méthode de mise à niveau actuelle est principalement une mise à niveau silencieuse. Cela inclut des mises à niveau sensées en mode normal et des mises à niveau inconscientes en modes anormaux. Le mode normal est en fait en mode usine. Une fois que le multimédia reçoit la commande de mise à niveau, il télécharge le package de mise à niveau et effectue des mises à niveau automatisées du véhicule si les conditions de mise à niveau sont remplies. Pendant le processus de mise à niveau, si après avoir reçu le signal de déverrouillage/ouverture de la porte/appui sur le bouton de démarrage/déverrouillage du service cloud, l'écran du véhicule n'affichera pas la mise à niveau OTA et le véhicule sera dans un état silencieux pendant la mise à niveau régulière. processus.

Effectuez une mise à niveau silencieuse en mode non usine et effectuez une mise à niveau sans que l'utilisateur en soit conscient en tant que solution réservée. En raison des restrictions imposées par les lois nationales en vigueur, la mise en œuvre de cette solution nécessite que tous les modules de conduite intelligente répondent à la stratégie de mise à niveau des cloisons bilatérales. La distinction bilatérale fait ici référence au processus de mise à niveau double face A/B. Autrement dit, deux espaces de stockage A/B sont ouverts pour le SOC dans le contrôleur de domaine. Chaque espace de stockage est installé avec un système. Lorsqu'un système est en utilisation active, l'autre système sera en état de veille. Lors de la mise à niveau du système, vous pouvez mettre à niveau le système de secours dans le système activé. Une fois la mise à niveau terminée, redémarrez et passez au système nouvellement mis à niveau. Par conséquent, le processus de mise à niveau dans le SOC de Smart Driving Domain Control peut être décrit comme lorsque la zone d'exploitation est la zone A, puis mettre à niveau la zone B. Une fois la mise à niveau terminée, redémarrez à partir de la zone B. Après le démarrage, synchronisez la zone B avec la zone A. au moment opportun. Et lorsque la mise à niveau du SOC échoue, la conduite activée n'est pas autorisée.

De plus, pour le flashage du MCU dans le contrôle de domaine, il est préférable d'utiliser le mécanisme double APP. Autrement dit, le MCU adopte une méthode de déploiement de chargeur de démarrage à zone unique + application à double zone, et le chargeur de démarrage n'a généralement pas besoin d'être mis à niveau. Par conséquent, le processus de mise à niveau du MCU ne doit être effectué que sur les applications déployées dans deux zones.

Un article parle du schéma de conception associé du système de conduite intelligente et de la mise à niveau logicielle

Pendant tout le processus de mise à niveau, vous devez effectuer les tâches suivantes pendant le processus de mise à niveau :

1) Jugement des conditions préalables à la mise à niveau :

Obtenez le véhicule via des réseaux embarqués tels que comme Ethernet et CAN. La vérification de l'état actuel, personnalisée en fonction des besoins réels du projet, comprend, sans toutefois s'y limiter, la puissance de la batterie, le régime moteur, la vitesse du véhicule, l'équipement du véhicule, l'état du frein à main, l'état du capteur de siège, l'état de la porte, l'état du verrouillage, etc. Avant le début de la mise à niveau, le contrôleur de domaine du cockpit doit vérifier l'état du véhicule mis à niveau, puis poursuivre les actions suivantes. Les éléments de vérification de son état actuel incluent : l'espace de stockage interne restant du module, la version matérielle du module, la version du micrologiciel du module et la version du logiciel du module. Normalement, lors du processus de mise à niveau, il est nécessaire de déterminer si le véhicule est à l'arrêt, si la vitesse est en vitesse P et si la puissance SOC du contrôleur de domaine est supérieure à un certain seuil. Dans des circonstances appropriées, la mise à niveau programmée ou les instructions de mise à niveau immédiate apparaîtront sur l'écran de l'interface de commande centrale/de l'ordinateur d'inspection électrique. Deux situations peuvent déclencher la mise à niveau : l'autotest de mise sous tension et de mise hors tension et le déclenchement initié par l'utilisateur. La condition de mise à niveau est déclenchée. Si le déclencheur réussit, passez à l'étape suivante. Sinon, quittez le processus de mise à niveau.

2) Téléchargez le package de mise à niveau :

Dans le processus de fourniture de la stratégie de mise à niveau du cloud et du package de mise à niveau, le cloud doit détecter si le numéro de version a été mis à jour et le serveur de mise à niveau OTA fournit le package de stratégie de mise à niveau vers le contrôleur de domaine du cockpit. Les utilisateurs ne seront pas au courant de ce processus. Le contrôleur de domaine du cockpit prend en charge les méthodes de mise à niveau Flash conventionnelles, DoIP et CAN Flash.

Flashage logiciel basé sur le protocole CAN

Le processus de flashage CAN est en fait un processus de programmation basé sur des spécifications (les spécifications sont principalement basées sur la norme ISO 14229). Au cours du processus de programmation, vous devez spécifier les types d'étapes suivants pour un adressage et un accès efficaces aux services :

Les étapes standard sont des étapes obligatoires qui obligent les clients et les serveurs à agir conformément à la réglementation en toutes circonstances. Les étapes recommandées sont facultatives, nécessitent l'utilisation d'un identifiant de service de diagnostic spécifique et contiennent des recommandations sur la manière d'effectuer des actions. Cette alternative nécessite uniquement que le client et le serveur se comportent comme spécifié lors de l'utilisation de la fonctionnalité spécifiée. Étape de mise en œuvre OEM : son utilisation et son contenu (par exemple, les identifiants de service de diagnostic utilisés) sont à la discrétion du constructeur automobile et peuvent bien entendu constituer une étape facultative.

Le flashage du logiciel CAN est principalement divisé en trois étapes : l'étape de pré-programmation, l'étape de programmation et l'étape finale. Les processus métier correspondants requis à chaque étape sont présentés dans la figure ci-dessous :

Un article parle du schéma de conception associé du système de conduite intelligente et de la mise à niveau logicielle

Explication détaillée du flashage logiciel basé sur le protocole DoIP

DoIP (Diagnostic communication over Internet Protocol) en tant que diagnostic basé sur Ethernet véhicule, existant principalement dans la couche transport du modèle OSI à sept couches, DoIP est un protocole de transport permettant de transmettre des données de diagnostic UDS sur un réseau Ethernet. DoIP a une bande passante élevée et convient aux scénarios dans lesquels de grandes quantités de données sont transmises, ce qui le rend très approprié pour les mises à niveau logicielles OTA dans les véhicules. Par rapport à CAN, DoIP optimise principalement la transmission des données et améliore la vitesse au niveau de la couche physique et de la couche de transport. Dans la couche application et les liaisons de services de diagnostic, la mise en œuvre de CAN et DoIP est basée sur le protocole 14229. Dans la partie base de données ODX, à l'exception de l'ajout des paramètres de communication du protocole DoIP et des contrôleurs associés, aucun ajustement supplémentaire n'est généralement requis, ce qui permet d'économiser considérablement du temps et des coûts de développement des données de diagnostic.

Le flashage de fichiers DoIP comprend principalement le flashage DoIP sans contrôleur de système de fichiers et le flashage DoIP avec contrôleur de système de fichiers. Pour le flashage sans contrôleur de système de fichiers, le schéma global est similaire au schéma de flashage du nœud CAN. L'hôte multimédia transmet par adresse et le contrôleur écrit par adresse. Pour les contrôleurs dotés d'un système de fichiers, l'hôte multimédia n'a besoin que de transférer le package de mise à niveau vers le contrôleur (il doit bien sûr pouvoir prendre en charge la reprise du point d'arrêt pendant le processus), et il n'y a aucune autre exigence.

Les méthodes de connexion de diagnostic DoIP actuellement couramment utilisées sont divisées en deux types : l'une est la forme de connexion directe du câble Ethernet : dans le cas de l'ensemble du véhicule, un câble OBD-Ethernet est réalisé pour une connexion directe ; Compatible avec la communication CAN/CAN FD, et pour répondre aux besoins de production et après-vente, grâce à l'utilisation de la fonction d'activation Ethernet intégrée par VCI de diagnostic pour réaliser la communication DoIP. Une fois la base de données créée, le processus de clignotement du véhicule peut être réalisé à l'aide des outils de diagnostic pertinents.

Après avoir reçu la commande de mise à niveau automatique du mode usine du véhicule émise par le serveur, le contrôle de domaine du cockpit demande au serveur de télécharger automatiquement le package de mise à niveau lorsque les conditions de mise à niveau sont remplies, et met automatiquement à niveau le véhicule, prenant en charge le téléchargement de la reprise du point d'arrêt, terminé Vérification, gestion de l'espace de stockage et autres fonctions.

3) Commentaires sur l'état de mise à niveau du contrôleur de domaine Smart Driving :

Le contrôleur de domaine Smart Driving transmet les informations du contrôleur de domaine au contrôleur de domaine du cockpit pour compléter le jugement des conditions préalables à la mise à niveau. Ce n'est que lorsque les conditions sont remplies que vous pouvez entrer. Mise à niveau OTA, les informations de mise à niveau doivent être téléchargées sur le serveur OTA. Ce type d'informations comprend le numéro de version du logiciel/matériel, le numéro de série (SN), les informations de positionnement (GPS), etc. de chaque module du contrôleur de domaine.

4) Effectuer des tâches de mise à niveau :

Le contrôleur de domaine du cockpit effectuera des mises à niveau OTA en fonction du package de mise à niveau, de la stratégie de mise à niveau et d'autres informations émises par le serveur. Si une mise à niveau conjointe et le clignotement de plusieurs ECU sont requis en même temps, il est nécessaire d'envoyer des informations d'interaction de mise à niveau point à point au contrôleur correspondant conformément à la séquence de tâches de mise à niveau émise afin de terminer la tâche de mise à niveau correspondante.

5) Mise à niveau continue du point d'arrêt :

La mise à niveau continue du point d'arrêt fait référence à la gestion basée sur la machine d'état. Pendant le processus de mise à niveau, les fichiers ou les périphériques bloqués actuellement mis à niveau sont sauvegardés et stockés. S'il y a une interruption, une panne de courant ou toute autre interférence pendant le processus de mise à niveau, entraînant l'endommagement du fichier en cours de mise à niveau, le contrôleur enregistrera l'état actuel de la mise à niveau et la prochaine fois que le programme sera redémarré, le contrôleur exécutera un certain algorithme de vérification ((tel que la vérification du hachage) pour évaluer si le fichier a été endommagé. Si le programme est intact, il sera mis à niveau directement dans l'ordre des programmes qui n'ont pas été marqués pour la mise à niveau. Si le fichier est corrompu, le stockage de sauvegarde est utilisé pour restaurer la mise à niveau.

L'ensemble du processus de mise à niveau nécessite généralement plusieurs tentatives après une panne de flash. S'il existe des dépendances sur les modules associés, tous les modules associés mis à niveau doivent être restaurés.

6) Gestion des mises à niveau liées :

Pour les calculateurs avec des fonctions associées (par exemple, la mise à niveau du radar à ondes millimétriques frontales peut être considérée comme une mise à niveau liée de même nature), l'arrière-plan peut être configuré mises à niveau liées, et peut également cibler l'ECU associé pour définir la séquence de mise à niveau. Le processus de mise à niveau consiste en ce que lorsque le contrôleur de domaine du cockpit obtient la tâche de mise à niveau en arrière-plan, il détectera s'il existe une exigence de mise à niveau de liaison dans la commande de mise à niveau. Si tel est le cas, il la mettra à niveau une par une dans l'ordre et l'associera à l'ECU. .

Le contrôleur de domaine du cockpit gérera et distribuera en continu les packages de mise à niveau pendant tout le processus de mise à niveau, surveillera l'ensemble du processus de mise à niveau jusqu'à ce que tous les ECU aient terminé la mise à niveau, puis rapportera uniformément les résultats de la mise à niveau en arrière-plan. Lorsqu'il est détecté qu'une mise à niveau de l'ECU échoue et doit être annulée, le contrôleur reliera tous les ECU associés pour synchroniser la restauration de la version. Dans le même temps, le contrôleur de domaine du cockpit signalera efficacement l'échec de la mise à niveau de l'ECU, entraînant une restauration.

Le diagramme de séquence de mise à niveau du logiciel correspondant est le suivant :

Un article parle du schéma de conception associé du système de conduite intelligente et de la mise à niveau logicielle

Sur la base de la description ci-dessus, la mise à niveau de chaque module du véhicule peut être résumée comme suit : le fichier de stratégie de mise à niveau émis par le serveur OTA détermine la séquence de mise à niveau et lors de la configuration de la mise à niveau sur le serveur, génère un fichier de politique et le contrôle de domaine du cockpit formule chaque plan et séquence de mise à niveau de l'ECU en fonction du fichier de politique. L'ordre de mise à niveau des modules liés à la conduite intelligente est contrôlé selon l'ordre de priorité suivant : module CAN -> module DoIP sans système de fichiers -> DoIP avec système de fichiers.

Par rapport à CAN, DoIP optimise principalement la transmission des données et améliore la vitesse au niveau de la couche physique et de la couche de transport. Dans la couche application et les liaisons de services de diagnostic, la mise en œuvre de CAN et DoIP est basée sur le protocole 14229.

Pour les systèmes de conduite intelligents, les mises à niveau logicielles font désormais partie intégrante. Tout en fournissant aux clients des fonctions de mise à niveau en ligne en temps réel, les contrôleurs de domaine doivent assurer des communications sécurisées dans le cloud, notamment la gestion des liens de communication du protocole, la réception des instructions de mise à niveau et la transmission de l'état de la mise à niveau, le téléchargement du package de mise à niveau, le déchiffrement du package de mise à niveau, la reconstruction différentielle des packages et la vérification du package de mise à niveau. Pour la vérification de la légalité, il comprend également des services de gestion de certificats clés, des services de cryptage de données, des services de signature numérique et d'autres fonctions. On peut dire que les mises à niveau intelligentes des logiciels au niveau de la conduite sont le moteur de son développement continu.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ? Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.

Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ? Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

Hier, lors de l'entretien, on m'a demandé si j'avais posé des questions à longue traîne, j'ai donc pensé faire un bref résumé. Le problème à longue traîne de la conduite autonome fait référence aux cas extrêmes dans les véhicules autonomes, c'est-à-dire à des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. Le problème perçu de la longue traîne est l’une des principales raisons limitant actuellement le domaine de conception opérationnelle des véhicules autonomes intelligents à véhicule unique. L'architecture sous-jacente et la plupart des problèmes techniques de la conduite autonome ont été résolus, et les 5 % restants des problèmes à longue traîne sont progressivement devenus la clé pour restreindre le développement de la conduite autonome. Ces problèmes incluent une variété de scénarios fragmentés, de situations extrêmes et de comportements humains imprévisibles. La « longue traîne » des scénarios limites dans la conduite autonome fait référence aux cas limites dans les véhicules autonomes (VA). Les cas limites sont des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. ces événements rares

Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,

Le papier Stable Diffusion 3 est enfin publié, et les détails architecturaux sont révélés. Cela aidera-t-il à reproduire Sora ? Le papier Stable Diffusion 3 est enfin publié, et les détails architecturaux sont révélés. Cela aidera-t-il à reproduire Sora ? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il ​​y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire ! Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire ! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

SIMPL : un benchmark de prédiction de mouvement multi-agents simple et efficace pour la conduite autonome SIMPL : un benchmark de prédiction de mouvement multi-agents simple et efficace pour la conduite autonome Feb 20, 2024 am 11:48 AM

Titre original : SIMPL : ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Lien article : https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Lien code : https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Affiliation de l'auteur : Université des sciences de Hong Kong et technologie Idée DJI Paper : cet article propose une base de référence de prédiction de mouvement (SIMPL) simple et efficace pour les véhicules autonomes. Par rapport au cent agent traditionnel

NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout ! NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout ! Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd

Parlons des systèmes de conduite autonome de bout en bout et de nouvelle génération, ainsi que de quelques malentendus sur la conduite autonome de bout en bout ? Parlons des systèmes de conduite autonome de bout en bout et de nouvelle génération, ainsi que de quelques malentendus sur la conduite autonome de bout en bout ? Apr 15, 2024 pm 04:13 PM

Au cours du mois dernier, pour des raisons bien connues, j'ai eu des échanges très intensifs avec divers professeurs et camarades de classe du secteur. Un sujet inévitable dans l'échange est naturellement le populaire Tesla FSDV12 de bout en bout. Je voudrais profiter de cette occasion pour trier certaines de mes pensées et opinions en ce moment pour votre référence et votre discussion. Comment définir un système de conduite autonome de bout en bout et quels problèmes devraient être résolus de bout en bout ? Selon la définition la plus traditionnelle, un système de bout en bout fait référence à un système qui saisit les informations brutes des capteurs et génère directement les variables pertinentes pour la tâche. Par exemple, en reconnaissance d'images, CNN peut être appelé de bout en bout par rapport à la méthode traditionnelle d'extraction de caractéristiques + classificateur. Dans les tâches de conduite autonome, saisir les données de divers capteurs (caméra/LiDAR

See all articles