摘要： 近年來(lái),基于模型的開(kāi)發(fā)方式(Model Based Development,MBD)逐漸成為汽車(chē)軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的主流方式,而硬件在環(huán)(Hardware-In-the-Loop,HIL)測(cè)試是實(shí)現(xiàn)MBD的關(guān)鍵步驟。現(xiàn)基于MBD,在MATLAB/Simulink環(huán)境中,對(duì)針對(duì)ADAS算法的自動(dòng)化硬件在環(huán)仿真測(cè)試進(jìn)行研究,通過(guò)建立車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型和外部環(huán)境模型,模擬車(chē)輛與環(huán)境的交互信號(hào),搭建硬件在環(huán)自動(dòng)測(cè)試平臺(tái),并以自動(dòng)緊急剎車(chē)(Autonomous Emergency Braking,AEB)為例進(jìn)行一系列硬件在環(huán)自動(dòng)化測(cè)試,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的測(cè)試能力,對(duì)測(cè)試平臺(tái)的開(kāi)發(fā)及V模型開(kāi)發(fā)等問(wèn)題具有借鑒意義。

摘要： 自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)已經(jīng)成為高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)中的一項(xiàng)重要功能,車(chē)輛在泊車(chē)過(guò)程中時(shí)常會(huì)出現(xiàn)泊車(chē)不到位、與相鄰車(chē)位中的車(chē)輛發(fā)生剮蹭等事故。為提升自動(dòng)泊車(chē)的精準(zhǔn)性,文章提出了一種實(shí)時(shí)檢測(cè)限位器的改進(jìn)算法SSD-L,通過(guò)定位限位器的位置,對(duì)車(chē)輛的泊車(chē)位置進(jìn)行修正。該方法對(duì)原先的SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行精簡(jiǎn)和改進(jìn),并使用卡爾曼濾波增加識(shí)別的穩(wěn)定性。在實(shí)際泊車(chē)場(chǎng)景中的測(cè)試結(jié)果表明,SSD-L算法檢測(cè)限位器的平均精度(mAP)較高,為95%。

摘要： 隨著5G、AI等技術(shù)日趨成熟,它們被廣泛應(yīng)用于公共安全等領(lǐng)域。文章利用前端AI感知、5G專(zhuān)網(wǎng)組網(wǎng)、DSM/ADAS應(yīng)用、主動(dòng)安全預(yù)警平臺(tái)等,設(shè)計(jì)了基于"5G+AI"算法的主動(dòng)安全預(yù)警系統(tǒng)。

摘要： 針對(duì)ADAS傳感器配置存在冗余、利用不充分的問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種基于NSGA-Ⅱ的傳感器配置多目標(biāo)優(yōu)化方法,給出傳感器安裝位置及配置的優(yōu)化方案,并進(jìn)行仿真分析驗(yàn)證。

摘要： 本文對(duì)ADAS融合系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)行了介紹,并且通過(guò)對(duì)各模塊的性能評(píng)測(cè)方法進(jìn)行介紹為ADAS融合系統(tǒng)的性能評(píng)測(cè)提供充分的依據(jù)。

摘要： 本文分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的快速發(fā)展概覽,研究了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)在車(chē)內(nèi)系統(tǒng)、車(chē)外系統(tǒng)信息交互、云端系統(tǒng)和外部設(shè)備4個(gè)維度,詳細(xì)分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)通信和信息安全的漏洞與威脅風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)有針對(duì)性的安全防護(hù)策略,形成完整的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)通信和信息安全的方法論。

摘要： 為滿(mǎn)足 ADAS 功能開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證的快速、穩(wěn)定、低成本的要求,HIL 臺(tái)架測(cè)試已經(jīng)成為不可或缺的一部分。本文將基于 NI 的 HIL 仿真測(cè)試平臺(tái)對(duì) ADAS 功能中的車(chē)道保持輔助(LKA)功能驗(yàn)證開(kāi)展自動(dòng)化仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠滿(mǎn)足 ADAS 開(kāi)發(fā)過(guò)程中基本功能的驗(yàn)證,有效縮短驗(yàn)證周期,具有很高的實(shí)際運(yùn)用和參考價(jià)值。

摘要： 標(biāo)定是汽車(chē)駕駛輔助系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán),為了使駕駛輔助系統(tǒng)更加精確地感知目標(biāo),提升汽車(chē)駕駛主動(dòng)安全性,設(shè)計(jì)了一種針對(duì)攝像頭和毫米波雷達(dá)的多傳感器下線(xiàn)標(biāo)定系統(tǒng);該系統(tǒng)通過(guò)利用攝像頭和毫米波雷達(dá)自身結(jié)構(gòu)特性建立數(shù)學(xué)模型,計(jì)算出各傳感器的外部參數(shù),將不同傳感器感知的目標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)統(tǒng)一的世界坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)了攝像頭和毫米波雷達(dá)的單獨(dú)標(biāo)定和聯(lián)合標(biāo)定;采用了基于CAN總線(xiàn)的UDS診斷服務(wù)作為通信媒介,實(shí)現(xiàn)了會(huì)話(huà)控制、安全訪問(wèn)、待機(jī)握手、例行程序控制等診斷服務(wù),設(shè)計(jì)了符合前裝量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)的下線(xiàn)標(biāo)定流程;為方便產(chǎn)線(xiàn)工人操作和簡(jiǎn)化前裝量產(chǎn)中的操作步驟,設(shè)計(jì)了專(zhuān)門(mén)針對(duì)前裝量產(chǎn)場(chǎng)景下的上位機(jī)標(biāo)定軟件;經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證了該下線(xiàn)標(biāo)定系統(tǒng)的可靠性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,標(biāo)定之后的測(cè)距誤差均值在0.25 m附近,毫米波雷達(dá)投影點(diǎn)與圖像檢測(cè)框坐標(biāo)匹配的比率是93.2%,可以滿(mǎn)足汽車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)中攝像頭和毫米波雷達(dá)感知精度的要求。

摘要： 傳感器采集的原始數(shù)據(jù)中包含大量干擾信息,直接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合會(huì)造成識(shí)別目標(biāo)精度降低和ADAS系統(tǒng)運(yùn)算效率下降,需要對(duì)傳感器采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,剔除干擾信息,從而獲取有效目標(biāo)信息,減少傳感器采集數(shù)據(jù)量,進(jìn)一步增強(qiáng)融合處理單元處理數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、有效性和容錯(cuò)性?；诖?采用改進(jìn)最近鄰(GNN)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法,對(duì)Camera融合前的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。根據(jù)實(shí)時(shí)的需求動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)聯(lián)閾值,提高了Camera采集數(shù)據(jù)與實(shí)際目標(biāo)的匹配精度。試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明:通過(guò)對(duì)Camera原始信號(hào)預(yù)處理,篩選出更精確的有效目標(biāo),剔除了不可信的干擾信號(hào)。

摘要： 為了在高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)中對(duì)車(chē)輛控制算法進(jìn)行驗(yàn)證,可以利用維克托(Vector)工具鏈對(duì)汽車(chē)電子控制器(ECU)內(nèi)部的變量進(jìn)行記錄,生成MDF(原版光盤(pán)映像文件)格式的測(cè)試數(shù)據(jù)文件,然后進(jìn)行離線(xiàn)分析.利用Qt公司開(kāi)發(fā)的豐富的可視化圖形控件Qt(跨平臺(tái)軟件開(kāi)發(fā)框架)和Python(一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力,本文開(kāi)發(fā)了一種可以對(duì)MDF文件進(jìn)行解析并且可視化的軟件.該軟件可以實(shí)現(xiàn)變量的篩選功能,支持變量的樹(shù)狀顯示、多個(gè)變量測(cè)量值的二維時(shí)域圖形表示.特別地,ADAS感知到的環(huán)境目標(biāo),本軟件可以觀察其二維坐標(biāo)隨時(shí)間的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,并且支持畫(huà)面與用戶(hù)的交互操作.經(jīng)過(guò)測(cè)試,本軟件運(yùn)行可靠,在某公司推廣使用.

摘要： AD-AS分析是現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的中心內(nèi)容，也是宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究的一個(gè)基本方法。投入產(chǎn)出(IO)模型作為對(duì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和使用系統(tǒng)的抽象，是對(duì)一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的比較全面的描述。并且，投入產(chǎn)出模型也已經(jīng)嵌入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，所以二者應(yīng)該具有很強(qiáng)的融合性。但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)理論上，因?yàn)镮O技術(shù)以總產(chǎn)出為核心變量，而主流西方經(jīng)濟(jì)學(xué)以GDP為核心變量，二者在思維方式上不一致，所以，投入產(chǎn)出分析一直難以融入主流經(jīng)濟(jì)學(xué)。rn 本文繼承主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的總供給和總需求概念和AD-AS分析方法，以標(biāo)準(zhǔn)投入產(chǎn)出表形式為基礎(chǔ)框架，建立起AD-AS分析的單部門(mén)投入產(chǎn)出模型。我們分析了政府支出、直接消耗系數(shù)、勞動(dòng)生產(chǎn)率和盈余率等因素變動(dòng)對(duì)均衡產(chǎn)出的影響。在本文中，我們提出：總需求函數(shù)應(yīng)該是向右上方傾斜的，由此導(dǎo)致一系列與傳統(tǒng)觀點(diǎn)不一致的結(jié)論。最后，我們還分析了著名的滯脹問(wèn)題，其結(jié)論也很有啟發(fā)意義。得益干投入產(chǎn)出表的豐富信息量，這種模型的分析應(yīng)用可以提供比傳統(tǒng)AD-AS更多更好的分析結(jié)果。

摘要： AD-AS分析是現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的中心內(nèi)容，也是宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究的一個(gè)基本方法。投入產(chǎn)出(IO)模型作為對(duì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和使用系統(tǒng)的抽象，是對(duì)一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的比較全面的描述。并且，投入產(chǎn)出模型也已經(jīng)嵌入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，所以二者應(yīng)該具有很強(qiáng)的融合性。但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)理論上，因?yàn)镮O技術(shù)以總產(chǎn)出為核心變量，而主流西方經(jīng)濟(jì)學(xué)以GDP為核心變量，二者在思維方式上不一致，所以，投入產(chǎn)出分析一直難以融入主流經(jīng)濟(jì)學(xué)。rn 本文繼承主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的總供給和總需求概念和AD-AS分析方法，以標(biāo)準(zhǔn)投入產(chǎn)出表形式為基礎(chǔ)框架，建立起AD-AS分析的單部門(mén)投入產(chǎn)出模型。我們分析了政府支出、直接消耗系數(shù)、勞動(dòng)生產(chǎn)率和盈余率等因素變動(dòng)對(duì)均衡產(chǎn)出的影響。在本文中，我們提出：總需求函數(shù)應(yīng)該是向右上方傾斜的，由此導(dǎo)致一系列與傳統(tǒng)觀點(diǎn)不一致的結(jié)論。最后，我們還分析了著名的滯脹問(wèn)題，其結(jié)論也很有啟發(fā)意義。得益干投入產(chǎn)出表的豐富信息量，這種模型的分析應(yīng)用可以提供比傳統(tǒng)AD-AS更多更好的分析結(jié)果。

摘要： AD-AS分析是現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的中心內(nèi)容，也是宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究的一個(gè)基本方法。投入產(chǎn)出(IO)模型作為對(duì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和使用系統(tǒng)的抽象，是對(duì)一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的比較全面的描述。并且，投入產(chǎn)出模型也已經(jīng)嵌入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，所以二者應(yīng)該具有很強(qiáng)的融合性。但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)理論上，因?yàn)镮O技術(shù)以總產(chǎn)出為核心變量，而主流西方經(jīng)濟(jì)學(xué)以GDP為核心變量，二者在思維方式上不一致，所以，投入產(chǎn)出分析一直難以融入主流經(jīng)濟(jì)學(xué)。rn 本文繼承主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的總供給和總需求概念和AD-AS分析方法，以標(biāo)準(zhǔn)投入產(chǎn)出表形式為基礎(chǔ)框架，建立起AD-AS分析的單部門(mén)投入產(chǎn)出模型。我們分析了政府支出、直接消耗系數(shù)、勞動(dòng)生產(chǎn)率和盈余率等因素變動(dòng)對(duì)均衡產(chǎn)出的影響。在本文中，我們提出：總需求函數(shù)應(yīng)該是向右上方傾斜的，由此導(dǎo)致一系列與傳統(tǒng)觀點(diǎn)不一致的結(jié)論。最后，我們還分析了著名的滯脹問(wèn)題，其結(jié)論也很有啟發(fā)意義。得益干投入產(chǎn)出表的豐富信息量，這種模型的分析應(yīng)用可以提供比傳統(tǒng)AD-AS更多更好的分析結(jié)果。

摘要： AD-AS分析是現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的中心內(nèi)容，也是宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究的一個(gè)基本方法。投入產(chǎn)出(IO)模型作為對(duì)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和使用系統(tǒng)的抽象，是對(duì)一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的比較全面的描述。并且，投入產(chǎn)出模型也已經(jīng)嵌入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型用來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，所以二者應(yīng)該具有很強(qiáng)的融合性。但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)理論上，因?yàn)镮O技術(shù)以總產(chǎn)出為核心變量，而主流西方經(jīng)濟(jì)學(xué)以GDP為核心變量，二者在思維方式上不一致，所以，投入產(chǎn)出分析一直難以融入主流經(jīng)濟(jì)學(xué)。rn 本文繼承主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的總供給和總需求概念和AD-AS分析方法，以標(biāo)準(zhǔn)投入產(chǎn)出表形式為基礎(chǔ)框架，建立起AD-AS分析的單部門(mén)投入產(chǎn)出模型。我們分析了政府支出、直接消耗系數(shù)、勞動(dòng)生產(chǎn)率和盈余率等因素變動(dòng)對(duì)均衡產(chǎn)出的影響。在本文中，我們提出：總需求函數(shù)應(yīng)該是向右上方傾斜的，由此導(dǎo)致一系列與傳統(tǒng)觀點(diǎn)不一致的結(jié)論。最后，我們還分析了著名的滯脹問(wèn)題，其結(jié)論也很有啟發(fā)意義。得益干投入產(chǎn)出表的豐富信息量，這種模型的分析應(yīng)用可以提供比傳統(tǒng)AD-AS更多更好的分析結(jié)果。

摘要： 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于ADAS場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)模型微調(diào)方法及裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：采集ADAS場(chǎng)景下的原始數(shù)據(jù)集和增量數(shù)據(jù)集；在所述原始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)篩選出數(shù)據(jù)子集并與所述增量數(shù)據(jù)集混合，以作為微調(diào)數(shù)據(jù)集；將所述微調(diào)數(shù)據(jù)集輸入預(yù)設(shè)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)預(yù)設(shè)學(xué)習(xí)率微調(diào)算法和預(yù)設(shè)損失函數(shù)輸出目標(biāo)檢測(cè)模型微調(diào)結(jié)果。本申請(qǐng)解決了相關(guān)技術(shù)中用于ADAS場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)模型由于模型微調(diào)過(guò)程效率不高導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)效率不高的技術(shù)問(wèn)題。通過(guò)本申請(qǐng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)ADAS場(chǎng)景下的增量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速迭代訓(xùn)練，提高模型微調(diào)效率，并在保持精度的情況下對(duì)增量數(shù)據(jù)特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，進(jìn)而提高了目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)效率。

摘要： 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種應(yīng)用于ADAS產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)容錯(cuò)方法和裝置。其中，該方法包括：獲取商用車(chē)的狀態(tài)，商用車(chē)為采用了高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)ADAS的車(chē)輛；從風(fēng)險(xiǎn)策略庫(kù)中查找到與所述商用車(chē)的狀態(tài)匹配的目標(biāo)觸發(fā)條件的情況下，執(zhí)行與所述目標(biāo)觸發(fā)條件匹配的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略，可以解決相關(guān)技術(shù)中商用車(chē)存在安全隱患的技術(shù)問(wèn)題。

摘要： 本發(fā)明涉及汽車(chē)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)測(cè)試軟碰撞目標(biāo)平臺(tái)車(chē)的車(chē)輪縮回裝置，該裝置包括車(chē)架固結(jié)塊、可伸縮擺臂和搖臂，所述可伸縮擺臂與車(chē)架固結(jié)塊鉸接，所述搖臂中部與車(chē)架鉸接且兩端分別與車(chē)輪和可伸縮擺臂鉸接；通過(guò)該裝置，能使車(chē)輪在目標(biāo)平臺(tái)假車(chē)受到碰撞時(shí)自動(dòng)縮回車(chē)體內(nèi)部，使得具有更大機(jī)械強(qiáng)度且表面平整的車(chē)體底板與地面接觸，避免車(chē)輪子系統(tǒng)受損。

摘要： 本發(fā)明公開(kāi)一種智能車(chē)載ADAS雙目攝像頭，包括攝像頭主體、雙面膠和擋板，攝像頭主體上端通過(guò)雙面膠與擋板進(jìn)行連接，所述攝像頭主體四周皆開(kāi)設(shè)有第二彈簧槽，且第二彈簧槽皆?xún)?nèi)嵌有拉桿，所述拉桿表面皆套設(shè)有第一彈簧，且第一彈簧兩側(cè)分別抵接在拉桿表面和第二彈簧槽內(nèi)壁上；通過(guò)拉桿在第二彈簧槽內(nèi)移動(dòng)，使拉桿通過(guò)連接板帶動(dòng)扣板插入卡槽內(nèi)，從而對(duì)擋板進(jìn)行加固，避免擋板長(zhǎng)期使用后，雙面膠不再對(duì)擋板和攝像頭主體進(jìn)行黏合，提高裝置的穩(wěn)定性，同時(shí)防護(hù)板通過(guò)套桿擠壓第二彈簧，第二彈簧發(fā)生彈性形變，第二彈簧對(duì)受到的撞擊力進(jìn)行緩沖，從而對(duì)防護(hù)板對(duì)擋板前端進(jìn)行保護(hù)，避免碎屑刮傷擋板，提高裝置的安全性。

摘要： 一種汽車(chē)玻璃窗，設(shè)置用于接收紅外輻射的入口(32)，以及一種汽車(chē)玻璃窗(40，50)，在玻璃窗一側(cè)的紅外照相機(jī)和玻璃窗另一側(cè)的照相機(jī)視場(chǎng)之間限定針對(duì)紅外輻射的開(kāi)放路徑。

摘要： 在一個(gè)實(shí)施例中，機(jī)械高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)校準(zhǔn)器系統(tǒng)包括目標(biāo)夾具、多個(gè)輪支座和至少一個(gè)ADAS目標(biāo)，該ADAS目標(biāo)被配置為安裝到目標(biāo)夾具。ADAS校準(zhǔn)器系統(tǒng)還包括鉛錘和當(dāng)所述多個(gè)輪支座中的至少一者安裝到車(chē)輛的至少一個(gè)輪時(shí)可在目標(biāo)夾具和鉛錘之間延伸的卷尺。

摘要： 本發(fā)明公開(kāi)了車(chē)輛ADAS系統(tǒng)橫向控制功能的檢測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括獲取車(chē)輪實(shí)際直徑，并實(shí)時(shí)獲取車(chē)輛的橫向運(yùn)行數(shù)據(jù)，橫向運(yùn)行數(shù)據(jù)至少包括由設(shè)于車(chē)輛側(cè)部的圖像獲取裝置獲取到的車(chē)輪圖像直徑和車(chē)輛側(cè)部與對(duì)應(yīng)車(chē)道線(xiàn)之間的圖像距離；根據(jù)預(yù)設(shè)的比例系數(shù)、車(chē)輪實(shí)際直徑、車(chē)輪圖像直徑和圖像距離之間的關(guān)系，計(jì)算車(chē)輛側(cè)部與對(duì)應(yīng)車(chē)道線(xiàn)之間的實(shí)際距離，比例系數(shù)反映圖像距離和實(shí)際距離兩者之間的比例關(guān)系；對(duì)實(shí)際距離進(jìn)行處理，根據(jù)處理結(jié)果，對(duì)與實(shí)際距離相關(guān)聯(lián)的橫向控制功能進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明實(shí)施例提供的車(chē)輛ADAS系統(tǒng)橫向控制功能的檢測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，降低了數(shù)據(jù)處理的冗余度，保證了對(duì)車(chē)輛橫向控制功能的性能檢測(cè)分析的準(zhǔn)確率。

摘要： 本發(fā)明公開(kāi)了一種汽車(chē)ADAS系統(tǒng)的攝像頭標(biāo)定系統(tǒng)，涉及汽車(chē)診斷設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有方案攝像頭標(biāo)定流程復(fù)雜、數(shù)據(jù)處理量大，導(dǎo)致的攝像頭標(biāo)定不準(zhǔn)確和效率低的技術(shù)問(wèn)題；本發(fā)明將標(biāo)定系統(tǒng)分成四個(gè)模塊，采用模塊化設(shè)計(jì)，不同標(biāo)定可以共用一個(gè)模塊，只需改變模塊參數(shù)即可，因此降低了研發(fā)的成本，縮短研發(fā)周期，且增強(qiáng)了軟件適用性和可擴(kuò)展性；利用本發(fā)明的攝像頭標(biāo)定算法，平面標(biāo)靶制作容易，標(biāo)定過(guò)程中對(duì)標(biāo)靶的位置和角度沒(méi)有嚴(yán)格要求，而且標(biāo)定的精度比較高；本發(fā)明的數(shù)據(jù)傳輸打包方式所采用數(shù)據(jù)格式簡(jiǎn)介，通信效率高，誤碼率低；采用XML語(yǔ)言編寫(xiě)文件型數(shù)據(jù)庫(kù)，使得數(shù)據(jù)存取速度快，占用資源少；標(biāo)定參數(shù)法解析速度快，標(biāo)定精度高。

摘要： 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車(chē)輛ADAS標(biāo)定裝置，包括：支撐平臺(tái)(10)；升降機(jī)構(gòu)(40)，可折疊收于支撐平臺(tái)(10)上，升降機(jī)構(gòu)(40)鉸接安裝于支撐平臺(tái)(10)上；以及，展臂機(jī)構(gòu)(50)，可折疊收于升降機(jī)構(gòu)(40)上，展臂機(jī)構(gòu)(50)安裝于升降機(jī)構(gòu)(50)上。通過(guò)將展臂機(jī)構(gòu)(50)折疊收于升降機(jī)構(gòu)(40)上，可減小車(chē)輛ADAS標(biāo)定裝置的寬度，通過(guò)將升降機(jī)構(gòu)(40)折疊收于支撐平臺(tái)(10)上，可減小車(chē)輛ADAS標(biāo)定裝置的高度，從而方便存放和運(yùn)輸。

摘要： 本發(fā)明公開(kāi)了一種汽車(chē)ADAS場(chǎng)景識(shí)別功能的測(cè)試方法，使車(chē)輛在規(guī)定線(xiàn)路以及不同的場(chǎng)景下進(jìn)行ADAS功能測(cè)試，獲取ADAS功能故障時(shí)的車(chē)輛CAN數(shù)據(jù)、行車(chē)視頻和故障場(chǎng)景；完成全部測(cè)試后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)ADAS功能在不同場(chǎng)景下的故障次數(shù)，以及每個(gè)場(chǎng)景導(dǎo)致ADAS功能故障的次數(shù)，得到每個(gè)ADAS功能在不同場(chǎng)景下的故障概率，得到每個(gè)ADAS功能在不同場(chǎng)景下發(fā)生故障所需的最小測(cè)試次數(shù)；調(diào)整測(cè)試的場(chǎng)景種類(lèi)和規(guī)定線(xiàn)路、每個(gè)ADAS功能在不同場(chǎng)景下的測(cè)試次數(shù)；重新進(jìn)行ADAS功能測(cè)試。本發(fā)明根據(jù)測(cè)試結(jié)果優(yōu)化測(cè)試路線(xiàn)和測(cè)試場(chǎng)景的種類(lèi)和數(shù)量，從而縮短測(cè)試的路程和時(shí)間，提高ADAS功能的故障檢出率。