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智能网联汽车OTA升级安全设计
来源:汽车实用技术 发布日期:2022-02-15
随着汽车行业快速向智能化、网联化、电动化的方向发展,车载电子器件(ECU)在整车系统中逐渐增多,整车和ECU已经实现从物理方式到软件升级(OTA)的更新迭代。当前针对汽车的黑客攻击事件频发,OTA功能作为智能网联汽车的重要功能,也成为黑客的重点攻击对象。攻击者通过劫持、篡改、替换等攻击方法对智能网联汽车OTA升级链接发起攻击。文章基于当前智能网联汽车OTA升级架构进行安全分析,通过设计安全的OTA
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计算机技术在智能汽车设计中的应用
来源:集成电路应用 发布日期:2022-02-10
阐述汽车智能化技术的特点,计算机技术在汽车智能化设计上的应用,包括汽车的智能控制、智能防撞、胎压监测、智能温度调节、智能汽车的无人驾驶系统。
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基于模糊LQR的智能汽车路径跟踪控制
来源:汽车工程 发布日期:2022-01-25
为保证智能汽车在不同车速下路径跟踪的精确性与稳定性,本文中设计了一种带有预瞄PID转角补偿的模糊线性二次型调节器(LQR)以进行路径跟踪控制。首先,基于路径跟踪误差模型设计了LQR控制器,并采用预瞄PID方法进行转角补偿,消除稳态误差,提高跟踪精度。接着,针对固定权重系数的控制器对于不同车速适应性较差的问题,提出了一种基于车速的权重系数模糊调节策略。最后,通过实车试验,验证了控制器在实车环境中的控
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华为打造智能汽车解决方案
来源:智能网联汽车 发布日期:2022-01-24
智能化对汽车产业发展带来新挑战。在新的产业分工与合作模式下,华为坚持"平台+生态"的发展战略,聚焦ICT技术,围绕iDVP、MDC和HarmonyOS智能座舱三大平台,构建生态圈,携手合作伙伴,帮助车企造好车。在2021华为智能汽车解决方案生态论坛上,华为智能汽车解决方案BU首席运营官、智能驾驶解决方案产品线总裁王军公布了华为近年来在智能汽车解决方案领域的多项成绩单,并分享了如何进一步深化智能汽车
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分层解耦,共建繁荣智能汽车生态
来源:智能网联汽车 发布日期:2022-01-24
随着软件定义汽车的到来,软硬件复杂度越来越高,对汽车产业形成严峻挑战。分层解耦、开放协同、合作共赢是智能汽车产业做大做强的基础。2021年12月21日,华为以线上直播形式举办"2021华为智能汽车解决方案生态论坛",华为智能汽车解决方案BU智能车控领域总经理蔡建永在论坛上表示:"随着软件定义汽车的到来,软硬件复杂度越来越高,对汽车产业形成严峻挑战。分层解耦、开放协同、合作共赢是智能汽车产业做大做强
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基于等效力的汽车主动避撞模型及其仿真
来源:汽车工程学报 发布日期:2022-01-20
为使汽车主动避撞模型能够在人-车-路不同行车环境下保证汽车的主动避撞效果,建立了基于等效力的汽车主动避撞模型。通过以汽车风险评估中提出的等效力模型为基础,加入路面附着系数因子、驾驶员激进程度因子和汽车速度因子,得到行车等效力模型,通过实际行车等效力与不同行车环境中的标准等效力进行对比,实现汽车主动避撞预警。利用Simulink/CarSim进行联合仿真,结果表明,该模型在不同的行车环境下均能在安全
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5G时代下智能汽车GPS定位技术研究
来源:电子元器件与信息技术 发布日期:2022-01-20
随着5G时代的到来,计算机技术、电子传感技术飞速发展,直接推动了传统汽车向智能化汽车时代的迈进步伐。同时,集精准GPS定位、电子传感器决策、智能化控制于一体的智能汽车已经成了热门研究对象,并在业界技术专家的多次实践下,成功实现了智能汽车的自动驾驶功能。其中,利用5G技术提高GPS定位系统的安全性能,解决GPS定位信号遮挡,实现智能汽车高精准度定位等一系列技术问题,仍然是将来一段时间内我们需要研究的
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智能汽车与智慧城市协同发展的顶层设计
来源:建设科技 发布日期:2022-01-15
智能汽车是以信息技术等为代表的新科技变革趋势下产生的一种新兴产业形态。由于体现为汽车、信息、交通等多领域、新技术之间的深度交叉融合,且车路云一体化融合的智能汽车技术路线也依赖于智能化城市基础设施体系的构建。因此,智能汽车的产业化发展必定能与智慧城市的建设协同进步。本文阐述了智能汽车与智慧城市协同发展的战略意义,并提出了智能汽车与智慧城市协同发展战略途径和顶层设计方案。
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融合脑电信号的混合增强驾驶员认知及其在智能汽车中的应用
来源:建设科技 发布日期:2022-01-15
智慧城市和智慧交通的建设迎合了人类社会生产与生活方式变革的需求,也对智能汽车的发展带来了严峻的挑战;其中,以人类驾驶员为中心的智能汽车是未来发展的重要目标之一,驾驶员认知是实现该目标的前提和基础。本文主要围绕驾驶员认知针对性地分析了融合脑电信号的混合增强驾驶员认知方法,并对其在未来智能汽车发展中的应用和发展方向提出了建议。
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用于自动驾驶汽车的深度学习技术介绍
来源:建设科技 发布日期:2022-01-15
智能化是汽车的三大变革技术之一。深度学习(Deep Learning,DL)具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的特点,是进一步提升汽车智能性的重要途径。本文总结了用于自动驾驶汽车的深度学习技术,包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。首先回顾深度学习的历史及现状,总结神经网络的“神经元-层-网络”三级结构,重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型。其次阐述以反向传播为核心的深