設(shè)備故障診斷系統(tǒng)資訊：配備攝像頭雷達(dá)和超聲波檢測(cè)傳感器可實(shí)現(xiàn)教學(xué)輔助系統(tǒng)自動(dòng)泊車

帶攝像頭雷達(dá)和無(wú)線振動(dòng)傳感器的輔助自動(dòng)停車：

自動(dòng)駕駛汽車的夢(mèng)想正在成為現(xiàn)實(shí)。一體化振動(dòng)變送器將壓電傳感器和精密測(cè)量電路集成在一起，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)“傳感器+信號(hào)調(diào)理器”和“傳感器+監(jiān)測(cè)儀表”模式的振動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的功能；適合構(gòu)建經(jīng)濟(jì)型高精度振動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)。無(wú)線振動(dòng)傳感器基于無(wú)線技術(shù)的機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)，具有振動(dòng)測(cè)量及溫度測(cè)量功能，操作簡(jiǎn)單，自動(dòng)指示狀態(tài)報(bào)警。應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備狀態(tài)管理及監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)；適合現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備運(yùn)行和維護(hù)人員監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，保證設(shè)備正?？煽窟\(yùn)行。設(shè)備故障診斷系統(tǒng)具有緩變信號(hào)（如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速、流量等）與動(dòng)態(tài)信號(hào)（如振動(dòng)信號(hào)）的數(shù)據(jù)融合處理功能；具有黑匣子記錄功能；系統(tǒng)滿足車輛振動(dòng)沖擊環(huán)境下的使用要求。在車輛中實(shí)現(xiàn)多種**的駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS），汽車行業(yè)對(duì)于完全自動(dòng)駕駛的追求正在穩(wěn)步推進(jìn)。如今，幾乎所有汽車經(jīng)銷商的新款車都配備了多個(gè)攝像頭、雷達(dá)和無(wú)線振動(dòng)傳感器，可實(shí)現(xiàn)如輔助自動(dòng)泊車、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車道輔助行駛、司機(jī)疲勞駕駛警報(bào)等基于感知的各項(xiàng)功能。儀器長(zhǎng)久以來(lái)一直支持汽車和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。隨著支持這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)融合，開(kāi)發(fā)具有高水平功能安全性、功效和性能的芯片尤為重要。JacintoTDAx處理器平臺(tái)可幫助汽車OEM和一級(jí)供應(yīng)商開(kāi)發(fā)和實(shí)施ADAS應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法。一家汽車軟件公司Momenta，*近在其新的感知系統(tǒng)中應(yīng)用了儀器的異構(gòu)TDAx處理器架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)SAE L2-L4自主功能。在一個(gè)解決方案中將TDAx處理器架構(gòu)、TIDL軟件框架和Momenta的深度學(xué)習(xí)結(jié)合，使汽車制造商和一級(jí)供應(yīng)商可以潛在提高網(wǎng)絡(luò)效率，同時(shí)保持準(zhǔn)確感知車道、車輛、行人和其他對(duì)象。攝像頭的感應(yīng)功能在如今的車輛駕駛中發(fā)揮著必不可少的作用。感知系統(tǒng)的功能與人體具有很大的相似性。攝像頭或圖像傳感器充當(dāng)車輛的眼睛，數(shù)據(jù)從圖像傳感器發(fā)送到主處理器即人的大腦，然后大腦使用各種算法來(lái)分析和解讀數(shù)據(jù)。*后，發(fā)送控制轉(zhuǎn)向、加速器或者制動(dòng)的命令（類比向手和腳發(fā)出的指令）來(lái)做出各種行為。當(dāng)今自動(dòng)駕駛領(lǐng)域*熱門的話題之一是深度學(xué)習(xí)，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算方法，用于根據(jù)已經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確的分類和預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組用于識(shí)別數(shù)據(jù)模式的算法。許多ADAS應(yīng)用，如前置攝像頭感知應(yīng)用中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）會(huì)比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法更有效地執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)和分類等任務(wù)。在下述示例中（圖1），深度學(xué)習(xí)用于對(duì)車輛、道路、標(biāo)志、行人和背景分類，并在輸出中直觀地將其區(qū)分。儀器的深度學(xué)習(xí)能力帶領(lǐng)完成了大量資源的開(kāi)發(fā)，如儀器深度學(xué)習(xí)（TIDL）軟件框架。該框架簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)人員的算法培訓(xùn)、開(kāi)發(fā)和移植過(guò)程。有關(guān)汽車深度學(xué)習(xí)的更多信息，請(qǐng)閱讀我們的博客汽車中的AI：實(shí)踐深度學(xué)習(xí)。在過(guò)去十年中，汽車感應(yīng)已經(jīng)從基本的后視攝像頭演變?yōu)榫哂型＼囕o助功能的全3D環(huán)繞視圖。與人類的能力隨著大腦發(fā)展得以進(jìn)化一樣，ADAS技術(shù)也隨著日益發(fā)展的硬件平臺(tái)上的創(chuàng)新感知算法的演進(jìn)而得以不斷發(fā)展。