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中国工程院院士邬贺铨:5G才能让自动驾驶真正实现;美国加州大学欧文分校发明“超5G”无

放大字体 缩小字体 发布日期:2019-08-19 10:07:40   浏览次数:79
核心提示:2019年08月19日关于中国工程院院士邬贺铨:5G才能让自动驾驶真正实现;美国加州大学欧文分校发明“超5G”无的最新消息:智车科技第33周自动驾驶周刊。1.美国加州大学欧文分校发明“超5G”无线收发器 可用于自动驾驶据外媒报道,美国加州大学欧文分校(UCI)电气工程师发明了一种新的无线收发器,可将无线


智车科技第33周自动驾驶周刊。

1.美国加州大学欧文分校发明“超5G”无线收发器 可用于自动驾驶

据外媒报道,美国加州大学欧文分校(UCI)电气工程师发明了一种新的无线收发器,可将无线电频率提高到100千兆赫,是5G无线通信标准速度的四倍。这块4.4毫米见方的硅芯片被其发明者称为“端到端收发器”。由于具有独特的数字模拟结构,因此数字信号处理速度更快,能源效率更高。该团队的创新成果发表在最近的IEEE固态电路杂志上。

2.Velodyne起诉禾赛科技、速腾聚创技术剽窃

近日,全球最大的激光雷达企业Velodyne已向加利福尼亚地方法院提起两份诉讼,正式起诉中国激光雷达创业公司速腾聚创与禾赛科技。理由是这两家企业抄袭自己关键技术,严重威胁公司业务。

3.大陆集团新摄像头系统可监测驾驶员状态

近日,据外媒报道,大陆集团开发出一种全新的组合式摄像头系统,该系统包括车内红外摄像头和车外摄像头,这套组合摄像头系统将被安装在车内后视镜上方。在车内部,该摄像头系统能够检测驾驶员目光方向,以及其是否将手放在方向盘上,并判断其是否能够随时接管车辆。车外摄像头则拥有出色的夜视特性和125°的广角,可以更早地探测到交叉车流中的物体。

4.UPS投资图森未来 合作测试自动驾驶半挂牵引车

盖世汽车讯 据外媒报道,当地时间8月15日,美国UPS快递公司表示旗下风投部门UPS Ventures对自动驾驶公司图森未来(TuSimple)进行了少数股权投资。两家公司将在亚利桑那州的一条公路上测试自动驾驶半挂牵引车,以确定是否此类车辆可以改善UPS网络的服务和效率。

5.Waymo如何教自动驾驶汽车来应对停车场的混乱

为了解决停车场,特别是超市这种更为复杂的停车场环境,Waymo租赁了位于加利福尼亚州默塞德附近的前城堡空军基地,在这个91亩大的基地里,Waymo的团队,可以模拟不同的停车场类型,从容易的、到拥挤和烦人的。 Waymo的工程师可以设计环境的复杂程度,控制各种动态因素,比如汽车驶出空间时的倒车、行人走在应该走的地方(或车的前方),以及携带大型物体的人如何改变汽车的感知系统对他们的识别。

6.自动驾驶卡车启动Starsky推出了Hutch,它的API和神经中枢

Starsky相信它可以通过自动驾驶卡车解决容量问题。他们并没有将其自动驾驶卡车出售给像施奈德这样的卡车运输公司,也没有与主要托运人签订合同,而是建立了Hutch API,以便将其产能投入市场。Hutch是一种API,可以让货运经纪人和主要托运人获得Starsky的货运能力,而联合创始人兼首席执行官Stefan Seltz-Axmacher则称其为“后台干预。”该API允许合作伙伴经纪人和选择托运人直接与Starsky的运营整合。使用Hutch API,经纪人可以在不给公司打电话的情况下竞标Starsky的自动驾驶卡车和人力卡车。Starsky可以将API限制为其自动驾驶卡车最安全,最简单和最合法的路线。

7.中国工程院院士邬贺铨:5G才能让自动驾驶真正实现

8月17日午间消息,2019年亚布力中国企业家论坛第十五届夏季高峰会在天津举行,中国工程院院士邬贺铨发表演讲称,5G本身低时延、高可靠、大带宽,可以更好适应各个行业应用,实际上是一个通用的技术。邬贺铨表示,车联网是5G主要的应用之一,5G为车联网而生。“4G的延时100毫秒,5G加上边缘计算只有0.1毫秒,车联网可以实时快速响应。仅仅有车上装雷达是没有用的,只有5G才能让自动驾驶真正实现。”

8.李斌发布内部邮件宣布蔚来联合创始人郑显聪退休

8月14日,蔚来汽车创始人李斌发布的一封内部邮件显示,蔚来创始人兼执行副总裁郑显聪退休,并将继续担任李斌的个人顾问,在供应链和合作伙伴关系方面支持公司,并将继续担任蔚来驱动科技的董事长一职。同时,供应链副总裁钟万里将直接向李斌汇报,曾树湘即日起出任蔚来驱动科技CEO。

9.清华大学江昆:预计未来自动驾驶的路线会偏向于强地图模式

"自动驾驶的路线逐渐在发生一些改变,一开始的时候采用的弱地图模式,也就是环境的理解、驾驶决策的计算,包括实施轨迹的规划,都是通过车载传感器、车载操作平台进行实时计算而完成。地图的作用是相对来说不太重要,主要是提供梗概的路径规划,大部分的计算任务还是依赖于车的计算实时完成。这样造成的问题在于计算的压力太大,问题的复杂维度太高。我们不去否认,仅靠激光雷达或者视觉就能够实现自动驾驶功能,但问题是这种方式难度太高,而且危险性比较高。我们预测自动驾驶的路线会偏向于强地图模式,这种模式下地图在自动驾驶过程中的角色将发生转变。"

 

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