康謀自動駕駛文章

• 技術分享 | 車載以太網(wǎng)gPTP時間同步：從協(xié)議到工程實踐2025-08-20 11:39

  

  車載以太網(wǎng)時間同步精度不足？gPTP協(xié)議實現(xiàn)±50ns級同步革命！本文深度剖析gPTP協(xié)議在自動駕駛多傳感器融合中的關鍵作用，從硬件選型到LinuxPTP工具鏈配置，手把手教你搭建高精度時間同步系統(tǒng)！

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• 自動駕駛 HIL 測試：構建 “以假亂真” 的實時數(shù)據(jù)注入系統(tǒng)2025-08-13 09:29

  

  自動駕駛路測難滿足算法迭代需求，硬件在環(huán)仿真成關鍵！但高像素相機數(shù)據(jù)的無損低延遲注入仍是難題？ 本文介紹相關高保真實時注入系統(tǒng)架構、核心技術、I2C 作用及實踐挑戰(zhàn)，一份來自仿真測試主管的5000+字經(jīng)驗總結！

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• 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真：4D 場景生成技術的突破與實踐2025-08-06 11:20

  

  生成式AI驅動的4D場景技術正解決傳統(tǒng)方法效率低、覆蓋不足等痛點，如何通過NeRF、3D高斯?jié)姙R等技術實現(xiàn)高保真動態(tài)建模？高效生成極端天氣等長尾場景？本文為您系統(tǒng)梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。

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• 大成建設（Taisei）圖像數(shù)據(jù)隱私保護與AI開發(fā)協(xié)同案例解析2025-07-30 10:23

  

  基于數(shù)字化轉型下的圖像數(shù)據(jù)隱私保護與AI開發(fā)難題，本文以Taisei公司為例，詳解客戶實際需求，匹配隱私保護和數(shù)據(jù)效用完美均衡的深度自然匿名化方案，推動其人工智能的開發(fā)。

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• 惡劣工況下的ADAS多源傳感器數(shù)據(jù)采集：從硬件抗干擾到算法泛化2025-07-23 10:55

  

  惡劣工況下的ADAS數(shù)據(jù)采集是提升算法泛化能力和邊緣案例覆蓋的關鍵。然而如何保障采集可靠性與數(shù)據(jù)質量？下文從硬件支撐、數(shù)據(jù)同步與采集等方面為您詳細闡述 朋友圈和社群文案：

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• 破解數(shù)據(jù)瓶頸：智能汽車合成數(shù)據(jù)架構與應用實踐2025-07-16 10:31

  

  合成數(shù)據(jù)因可控等特性，已成為智能汽車感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)成本高、場景覆蓋不足等困境的突破方向！。本文探討其體系原則、分層結構，聚焦艙外道路感知與艙內乘員識別場景，闡述生成流程與實踐，助力感知系統(tǒng)開發(fā)！

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• 康謀分享 | 物理級傳感器仿真：破解自動駕駛長尾場景驗證難題2025-07-09 09:36

  

  本文聚焦物理級仿真，剖析攝像頭光學建模、CMOS 光電轉換、激光雷達高斯光束與衰減建模，解讀 ASAM OpenMATERIAL 3D 標準，以構建可信仿真閉環(huán)，助力算法驗證與高階智駕落地。

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• 康謀分享 | 基于多傳感器數(shù)據(jù)的自動駕駛仿真確定性驗證2025-07-02 13:17

  

  自動駕駛仿真測試中，游戲引擎的底層架構可能會帶來非確定性的問題，侵蝕測試可信度。如何通過專業(yè)仿真平臺，在多傳感器配置與極端天氣場景中實現(xiàn)測試數(shù)據(jù)零差異？確定性驗證方案已成為自動駕駛研發(fā)的關鍵突破口！

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• 方案分享 | ARXML 規(guī)則下 ECU 總線通訊與 ADTF 測試方案2025-06-25 09:53

  

  汽車電子開發(fā)新進展：ARXML 規(guī)則與 ADTF 框架結合，實現(xiàn) ECU 總線通訊高效測試

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• 康謀分享| 揭秘C-NCAP ：合成數(shù)據(jù)如何助力攻克全球安全合規(guī)難關？2025-06-18 10:07

  

  C-NCAP 2024新規(guī)將DMS、RFR納入評分體系，推動中國汽車安全從被動向主動轉型。車企面臨成本、惡劣環(huán)境可靠性等挑戰(zhàn)。如何通過虛擬仿真和合成數(shù)據(jù)技術，助力車企大幅提升驗證效率，滿足合規(guī)標準？

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