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2024
08-20德思特分享 | TS-M4i系列數(shù)字化儀利用GPU加速實(shí)現(xiàn)高效塊平均處理
一、應(yīng)用背景塊或分段內(nèi)存平均模式常用于在不同應(yīng)用當(dāng)中，移除信號(hào)中不相干的噪聲。不管是哪家的數(shù)字化儀制造商，幾乎所有基于FPGA實(shí)現(xiàn)的塊平均模式都會(huì)受到塊或者段內(nèi)存大小的限。該限制一般取決于FPGA的容量，最大樣品量通常在32k到500k之間。本文將展示如何使用德思特TS-M4i系列數(shù)字化儀的高速PCIe流模式來在軟件中實(shí)現(xiàn)塊平均處理，從而突破FPGA的限制。我們用了TS-M4i.2230（1通道，5GS/s，8位垂直分辨率，1.5GHz帶寬）作為例子，對(duì)比硬件和軟件進(jìn)行塊平均處理的效果。二、什么2024
08-192024
08-19安寶特科技 | 智慧工廠升級(jí)，AR工作流巡檢帶來的新機(jī)遇
引言隨著智慧工廠的理念及技術(shù)的普及，企業(yè)對(duì)生產(chǎn)效率和高效管理的要求越來越高。AR眼鏡作為新興效率工具，在現(xiàn)場(chǎng)操作中逐漸展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，在巡檢中，AR眼鏡能夠?yàn)椴僮魅藛T提供實(shí)時(shí)的工藝指導(dǎo)，解放工人雙手，也可向管理人員快速同步現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)情況。巡檢痛點(diǎn)傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程依賴紙質(zhì)SOP或工業(yè)大屏進(jìn)行指導(dǎo)，這些方式雖然簡(jiǎn)單直觀，但存在靈活性不足、信息傳遞不及時(shí)、操作不便等問題。在紙質(zhì)SOP和大屏幕ESOP環(huán)境下，工人需要不斷查看信息，可能導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降或操作錯(cuò)誤增加。尤其是在要求高靈活度的工藝場(chǎng)景中，例如復(fù)雜裝配2024
08-13德思特干貨 | 借助Skydel和GNSS模擬器創(chuàng)建一顆固定的GNSS衛(wèi)星
一、為什么要模擬靜態(tài)的GNSS衛(wèi)星根據(jù)其應(yīng)用，用戶在模擬靜態(tài)或固定GNSS衛(wèi)星可以有幾個(gè)目標(biāo)：●多普勒零偏移跟蹤用例：通過檢測(cè)和追蹤多普勒頻移為零的情況來進(jìn)行相關(guān)的應(yīng)用和算法分析；●碼型和載波跟蹤循環(huán)設(shè)計(jì)和測(cè)試流程：設(shè)計(jì)和測(cè)試用于跟蹤碼和載波的環(huán)路的過程；●CRPA系統(tǒng)型式校準(zhǔn)：ControlledReceptionPatternAntenna（可控接收模式天線），通過控制天線陣列中各個(gè)天線元素的相位和振幅，以實(shí)現(xiàn)對(duì)來自不同方向的信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)或抑制的能力，用于對(duì)抗干擾和提高GNSS系統(tǒng)的魯棒性；2024
08-13高效同步與處理：ADTF流服務(wù)在自動(dòng)駕駛數(shù)采中的應(yīng)用
隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，車輛的智能化程度不斷提高，這體現(xiàn)了車輛感知，決策以及執(zhí)行的能力。在算法開發(fā)和迭代過程中，提高測(cè)試和開發(fā)效率，關(guān)鍵在于多傳感器數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集，確保數(shù)據(jù)的同步性、完整性和一致性。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，必須采取有效的數(shù)據(jù)整合策略。這包括開發(fā)處理不同數(shù)據(jù)速率和格式的組件，以及設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)在時(shí)間上精確對(duì)齊的同步機(jī)制。進(jìn)而創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)流形式，實(shí)時(shí)檢測(cè)傳感器的觀測(cè)結(jié)果并進(jìn)行落盤存儲(chǔ)。為了解決上述問題，ADTF提供了一個(gè)強(qiáng)大的StreamingService，它專門針對(duì)自動(dòng)駕駛多傳感器數(shù)2024
08-13康謀分享 | 自動(dòng)駕駛聯(lián)合仿真——功能模型接口FMI（終）
在之前的文章中，我們介紹了如何構(gòu)建簡(jiǎn)單的車輛模型，并基于FMI2.0構(gòu)建了其FMU，其最終結(jié)構(gòu)為：今天將會(huì)和大家分享如何在aiSim中，通過UDP和aiSim車輛動(dòng)力學(xué)API（VehicleDynamicsInterface,VDI）來實(shí)現(xiàn)和外部的FMU車輛動(dòng)力學(xué)模型的聯(lián)合仿真。一、操作步驟車輛動(dòng)力學(xué)仿真是aiSim的核心組件，能夠根據(jù)駕駛指令來確定車輛的運(yùn)動(dòng)變化?；跍?zhǔn)確可靠的車輛動(dòng)力學(xué)模型，可以確保車輛模擬更加真實(shí)。在aiSim可以將FMU單獨(dú)視作動(dòng)態(tài)庫來實(shí)現(xiàn)車輛動(dòng)力學(xué)，也可以基于VDI和U2024
08-12安寶特分享 | AR在醫(yī)療領(lǐng)域的新興應(yīng)用：從虛擬診斷到個(gè)性化治療
AR醫(yī)療應(yīng)用：從虛擬診斷到個(gè)性化治療增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)正在以驚人的速度改變醫(yī)療領(lǐng)域的面貌。除了傳統(tǒng)的應(yīng)用，如手術(shù)導(dǎo)航和醫(yī)學(xué)教育，AR現(xiàn)在開始在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出一些新興的應(yīng)用，極大地拓展了其影響力。這些新穎的應(yīng)用正在推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的發(fā)展，使其更加精準(zhǔn)和個(gè)性化。01虛擬診斷與遠(yuǎn)程會(huì)診實(shí)時(shí)虛擬檢查：AR技術(shù)使醫(yī)生能夠通過虛擬現(xiàn)實(shí)平臺(tái)進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷。醫(yī)生可以利用AR眼鏡或頭戴設(shè)備實(shí)時(shí)查看患者的健康數(shù)據(jù)和影像信息，進(jìn)行虛擬檢查，而患者則無需親臨醫(yī)院。全球?qū)＜揖W(wǎng)絡(luò)：通過AR技術(shù)，患者可以將自身的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享給全2024
08-12安寶特方案 | 工業(yè)AR眼鏡和熱成像儀在巡檢領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐
近年來，AR眼鏡已被越來越多企業(yè)接納，作為提升生產(chǎn)力的工具。為適應(yīng)工業(yè)的實(shí)際需求，安寶特也為AR眼鏡擴(kuò)展了多種工業(yè)配件，例如熱成像儀。這些技術(shù)的結(jié)合正在逐漸改變傳統(tǒng)的巡檢模式，不僅提高了工作效率，還大幅提升了巡檢的準(zhǔn)確性和安全性。本篇我們將探討一下這兩項(xiàng)技術(shù)如何相互結(jié)合在巡檢工作中發(fā)揮重要作用。01AR眼鏡在巡檢中的應(yīng)用免提便利性傳統(tǒng)的巡檢過程中，巡檢人員需要頻繁地查閱資料和記錄信息，這不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還可能因?yàn)椴僮鞑槐愣雎灾匾畔?。AR眼鏡的免提功能大大改善了這一狀況。佩戴AR眼鏡后，巡檢人員2024
08-06德思特方案 | 模擬真實(shí)弱網(wǎng)測(cè)試環(huán)境：德思特弱網(wǎng)測(cè)試/吞吐量測(cè)試解決方案
一、方案背景目前，智能設(shè)備的應(yīng)用軟件運(yùn)行大多依賴網(wǎng)絡(luò)，而網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的好壞直接影響到用戶體驗(yàn)。在弱網(wǎng)環(huán)境下，用戶可能會(huì)遇到消息延遲、訪問超時(shí)、閃退等問題，這些問題降低了用戶的使用體驗(yàn)。其中，弱網(wǎng)環(huán)境包括但不限于：WIFI網(wǎng)絡(luò)、2G網(wǎng)絡(luò)、3G網(wǎng)絡(luò)、4G網(wǎng)絡(luò)等的弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。因此，對(duì)應(yīng)用軟件在弱網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行弱網(wǎng)測(cè)試，對(duì)于提高用戶的應(yīng)用軟件使用體驗(yàn)尤為重要。而在汽車測(cè)試中，T-BOX控制器的通信穩(wěn)定性也是至關(guān)重要的。通常T-BOX通過天線和基站連接，基站信號(hào)如3G、4G、5G信號(hào)。在實(shí)際的環(huán)境中，會(huì)有衰弱的2024
08-06康謀技術(shù) | 自動(dòng)駕駛傳感器標(biāo)定技術(shù)：從單一到聯(lián)合標(biāo)定
隨著智駕從L0（預(yù)警功能），L2（獨(dú)立的橫縱向執(zhí)行功能）到目前L2.9（城市NOA）的快速演變和裝配，車輛對(duì)外界的感知需求也在快速增加。為了讓各類傳感器更精確的感知，在傳感器裝車后，就需要對(duì)傳感器進(jìn)行標(biāo)定以獲取各個(gè)傳感器的安裝位置。具體來說，就是通過標(biāo)定確定車身坐標(biāo)系下傳感器的位置。一、傳感器標(biāo)定類型在一輛具備L2+級(jí)別智駕車上，常會(huì)搭建攝像頭，激光雷達(dá)，毫米波雷達(dá)，GPS/IMU等傳感器。從性質(zhì)上講，傳感器標(biāo)定包括內(nèi)參標(biāo)定和外參標(biāo)定兩種類型。1、內(nèi)參標(biāo)定內(nèi)參標(biāo)定主要關(guān)注傳感器本身的參數(shù)，如相機(jī)2024
08-01制定全面測(cè)試計(jì)劃：使用德思特GNSS模擬器助力接收器選擇
GPS/GNSS信號(hào)無處不在，也是目前定位導(dǎo)航應(yīng)用中最為關(guān)鍵的一環(huán)，而GNSS接收器芯片組的低成本和高性能使得將GNSS接收器更容易得集成到以前從未有過的產(chǎn)品中去。由于存在以多種頻率傳輸信號(hào)的多個(gè)GNSS星座，以及用于提高GNSS精度的各種可用技術(shù)，因此評(píng)估和選擇接收器以及制定GNSS測(cè)試計(jì)劃是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。通常需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力來選擇接收器，然后需要進(jìn)行工程設(shè)計(jì)以將接收器集成到最終產(chǎn)品中。系統(tǒng)集成商可能認(rèn)為他們的接收器已經(jīng)由制造商測(cè)試過，無需在最終產(chǎn)品中再次測(cè)試。然而，事實(shí)證明這并不是2024
08-01德思特分享|解密高速數(shù)字化儀板卡：數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)的優(yōu)化策略
板卡式數(shù)字化儀，也成為ADC板卡，目前廣泛應(yīng)用于科研、工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集設(shè)備。它的工作就是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，供計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理和分析。而在使用這些數(shù)字化儀板卡的過程中，我們的用戶可能會(huì)遇到一些疑問，例如：“如何處理多張數(shù)字化儀板卡上多通道同步采回來的大量數(shù)據(jù)？”“我想使用連續(xù)高速的流模式進(jìn)行采集，但我不太確定我是否應(yīng)該把所有的原始數(shù)據(jù)都保存到硬盤，以及我需要什么樣的電腦配置才能完成這個(gè)保存？”“數(shù)字化儀是如何將采集到的數(shù)據(jù)直接高速傳輸?shù)絇C環(huán)境中？”本文將針對(duì)以上這類問題進(jìn)行解答，2024
07-30凱澤斯勞滕理工大學(xué)通過德思特AWG全新DDS固件選件加速量子計(jì)算機(jī)開發(fā)
一、關(guān)于案例用戶凱澤斯勞滕理工大學(xué)（TechnischeUniversit?tKaiserslautern），位于德國(guó)萊茵蘭-普法爾茨州，是一所國(guó)立理工科大學(xué)。該大學(xué)成立于1970年7月13日，最初是特里爾/凱澤斯勞滕兄弟大學(xué)的一部分。1975年，凱澤斯勞滕理工大學(xué)從特里爾與凱澤斯勞滕兄弟大學(xué)中分離出來，獨(dú)立成為今天的凱澤斯勞滕理工大學(xué)。2003年，該大學(xué)被正式命名為TechnischeUniversit?tKaiserslautern，是一所具有強(qiáng)烈研究導(dǎo)向和國(guó)際聲譽(yù)的理工科大學(xué)，提供了豐富的2024
07-262024
07-24康謀分享 | 自動(dòng)駕駛聯(lián)合仿真——功能模型接口FMI（四）
在上一篇文章：，我們講述了在構(gòu)建FMU中，如何通過fmi_simple_car.cpp來實(shí)現(xiàn)FMI2.0，即如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的車輛模型來進(jìn)行車輛動(dòng)力學(xué)仿真。今天康謀接著展示如何通過simple_car.cpp和simple_car.h構(gòu)建車輛模型本身。一、操作步驟首先simple_car.cpp主要構(gòu)建了車輛所需的多個(gè)動(dòng)力學(xué)參數(shù)，包括底盤的位姿、車輪的狀態(tài)等，而simple_car.h提供多個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)基于FMI2.0標(biāo)準(zhǔn)將參數(shù)寫入到車輛中。simple_car.cpp主要分為三部分：初始化車輛2024
07-24解析自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀的工作原理與應(yīng)用
一、自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀的工作原理自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀作為高科技醫(yī)療設(shè)備，其工作原理主要基于精密的光學(xué)系統(tǒng)、圖像識(shí)別技術(shù)以及流式細(xì)胞術(shù)。以下是兩種常見的工作原理介紹：基于精密光學(xué)系統(tǒng)和圖像識(shí)別技術(shù)：原理概述：此類自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀利用光學(xué)顯微鏡放大細(xì)胞圖像，并通過圖像識(shí)別軟件對(duì)細(xì)胞進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和計(jì)數(shù)。這種技術(shù)不僅可以使用傳統(tǒng)的“臺(tái)盼藍(lán)染色法”進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)，還能開發(fā)非染色計(jì)數(shù)模式，即無需任何染料即可區(qū)分活細(xì)胞和死細(xì)胞。技術(shù)特點(diǎn)：放大倍數(shù)高，能夠檢測(cè)到μm-200μm范圍內(nèi)的細(xì)胞；計(jì)數(shù)面積精確，減小了實(shí)驗(yàn)誤差，使實(shí)2024
07-232024
07-15康謀技術(shù) | 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)與策略解析
在汽車行業(yè)邁向智能化、自動(dòng)化的今天，自動(dòng)駕駛技術(shù)也在快速發(fā)展。為了進(jìn)一步讓自動(dòng)駕駛更加“智能化”，像老師傅一樣進(jìn)行開車，離不開對(duì)車輛周圍環(huán)境的全面認(rèn)識(shí)。面對(duì)復(fù)雜的感知任務(wù)，單一傳感器的局限性逐漸顯現(xiàn)，比如相機(jī)對(duì)目標(biāo)的顏色和紋理比較敏感，但易受光照、天氣條件的影響。LiDAR以獲得目標(biāo)精確的3D信息，但無法獲得目標(biāo)紋理，易產(chǎn)生噪點(diǎn)等情況。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)時(shí)而生，通過整合不同傳感器的優(yōu)勢(shì)，為車輛提供了一個(gè)全面、立體的感知維度。一、多傳感器融合的先決條件當(dāng)多種傳感器裝在同一輛車上時(shí)，使用同一個(gè)系2024
07-10康謀分享 | 自動(dòng)駕駛聯(lián)合仿真——功能模型接口FMI（三）
在之前的兩篇文章中（文末往期回顧中可查看），我們主要介紹了功能模型接口FMI的主要組成部分和一些使用場(chǎng)景，今天就以康謀自動(dòng)駕駛仿真軟件aiSim為例，來展示一下如何建立一個(gè)FMU并實(shí)現(xiàn)基于UDP和FMI聯(lián)合仿真（co-simulation）數(shù)據(jù)通信。一、相關(guān)配置OS：Ubuntu22.05仿真軟件：aiSim5.2.0首先是要構(gòu)建所需要的FMU，在一些動(dòng)力學(xué)仿真軟件上，如CarSim，可以直接導(dǎo)出動(dòng)力學(xué)模型對(duì)應(yīng)的FMU文件，但本次我們基于C++從零構(gòu)建FMU文件。需要編輯的6份文件分別是：fmi2024
07-02掃一掃訪問手機(jī)商鋪
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