Ავტომობილური ავტონომიური სენსორები მოძრაობის მომ Gaussian შემდეგი საფუძველი

Ინდუსტრიული ახალი: ავტომობილური ავტონომიური სენსორები მოძრაობის მომ შემდეგი საფუძველი

Როგორც ავტომობილური ინდუსტრია მიმართულია სრულად ავტონომურ მძღომრებაზე, განვითარებული სენსორული ტექნოლოგიები გამოჩნდნენ შემდეგი გენერაციის ავტომობილების ძირით. LiDAR-ის განმავლობამდე radar და კამერის სისტემები, ავტონომური სენსორები ახალგაზრდად ამარტივებს, ეფექტიურობას და მომხმარებლის გამოცდილებას. მიმღები ინოვატორები როგორიცაა Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. მყარი წყაროების წინააღმდეგ ამ რევოლუციაში, წარმოადგენს ინნოვაციულ ამოხსნებს, რომლებიც მიიღებიან სამსახურის მოთხოვნებს გლობალურ ავტომობილების მწარმოებლებისა და ტექნოლოგიურად მომავალი მოძრაობის პლატფორმებისთვის.

Ბაზარის ზრდა: ავტონომიური სენსორები იღებენ ინდუსტრიის ზრდას

Თანახმად MarketsandMarkets , გლობალური ავტომობილური სენსორების ბაზარი 2028 წლამდე შეფასდება $48.9 მილიარდი დოლარი , წლიური გეომეტრიული ზრდის კოეფიციენტით (CAGR) 9.3%. ძირითადი მძიმეები არის:

• ADAS-ის გამოყენება : კოლიზიის და ხაზის მართვის სისტემებისთვის რეგულატორული მიზნები EU-ში, AS-ში და ჩინეთში.

• EV-ის განვითარება : სენსორების ინტეგრაცია ბატარეის მართვისა და ტერმალური კონტროლისთვის ელექტრო ავტომობილებში.

• 4/5 დონის ავტონომია : ტექნოლოგიური გიგანტებისა და OEM-ების გაზრდად R&D ინვესტიციები სრულყოფილი დრაივერის გარეშე მუშაობის მისაღებად.

„სენსორები არიან ავტონომიური ავტომობილების თვალები და ухи“, — გამოითქვა Დრ. ემილი ჩოუ , ტექნიკური გამომსავლების ხელმძღვანელი Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. „ჩვენი ფოკუსი არის სისტემების შექმნა, რომლებიც განსაზღვრული ზუსტებით მუშაობენ, დაავადებული ამინდის ან ნაკლები სინათლის პირობებში მართლაც.“

Გამოწვევა ინოვაციები: სენსორული შესაბამისობის ახალგაზრდა განმარტება

Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. განახლებული გამოაქვეყნა თავისი 3-ე გენერაციის მრავალსენსორული ფუზიური პლატფორმა , რომელიც შეიცავს:

• 4D იმაჟინგის რადარი : განიხილავს აბიექტებს მაქსიმუმ 300 მეტრზე 0.1° კუთხის გარეშე, რაც ძირითადია ავტოსატრაკისთვის ავტოსტრადონ.

• Მასიური LiDAR : მოკლე, ღიანად შესაძლებელი დიზაინი 200° ჰორიზონტალური FOV-ით, რაც შესაძლებლობას აძლევს ურბანულ ნავიგაციისთვის.

• Კამერები ისტემონებით AI-ით : ნეიროქსელი დამუშავებს რეალ-ტაიმის მონაცემებს, რათა განახორციელოს 99.8%-იანი ზუსტებით მოსახლეობის, ველოსიპედისტების და გზასანიშნეების განსხვავება