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    基于PEDOT觸控膜為汽車制造商提高了效率并節省了成本,同時提供了消費者所需求的功能。  隨著越來越多的汽車制造商開始采用先進的駕駛員輔助系統(ADAS),并期待自動駕駛汽車駕駛室能夠不斷升級改進。今天,車輛包括技術都需要耐用且易于操作,并且外觀設計方便滑動式操作。觸摸屏和電容式按鈕則非常符合當今數字世界的需求,將智能技術融入駕駛者的指尖。    然而,用觸摸屏和電容按鈕取代傳統的機械開關在設計和成本方面也是一項挑戰。事實上,一些汽車制造商缺乏實現電容觸控的知識和內部設計經驗。  在過去,工程師們在設計電容觸控設備時,一直依賴于氧化銦錫(ITO),人們認為這種材料太脆且不靈活,不適合在曲面上使用。作為ITO的替代品,PEDOT傳感器已經被證明可以經受50,000多次彎曲循環操作。PEDOT還提供了一個更劃算的解決方案。但由于缺乏內部知識和技術設計經驗,許多汽車制造商仍在猶豫是否將PEDOT作為解決方案。  由于消費者傾向于觸摸啟動這種特性,而汽車制造商在設計方案和尋找性價比高的替代方案時也遇到了挑戰,而莫仕則可以幫助汽車客戶滿足所有這些需求。  與ITO相比,PEDOT電容觸控膜是一種經濟的方案,同時也拓寬了電容接口的應用。  例如,它很纖薄(...
    發布時間: 2020 - 01 - 05
    瀏覽次數:95
    (molex連接器)自動駕駛技術主要分為三大部分:感知、決策和控制。自動駕駛系統通過傳感器感知車輛當前所處狀態(位置、周圍車輛、行人障礙物等),由決策算法得出最優的行駛策略,最終由控制部分將此策略轉換為車身部件實際操作。圖1表示自動駕駛系統的基本工作原理。在實際應用中,由感知系統和高精度地圖可實現對車輛行駛位置精確定位(SLAM),感知系統為自動駕駛車輛提供周圍車輛、行人、車道線等環境信息,為規控系統計算最優行駛策略提供依據。  當前自動駕駛系統傳感器主要包括:  攝像頭紅外傳感器毫米波雷達中短距離 毫米波雷達長距離 毫米波雷達激光雷達超聲波雷達  攝像頭,功能類似數碼相機,感光芯片每秒記錄N組(幀)數字形式的圖像,通過車載以太網或LVDS方式發送給自動駕駛系統的計算機,計算機通過圖像識別技術分析數據,進而判斷車輛周圍狀況。攝像頭技術對應傳統的人眼視覺,應用中攝像頭形式包括單目、雙目和三目,根據攝像頭安裝的位置分為前視、后視、環視和車內監控攝像頭;紅外傳感系統是用紅外線為介質的測量系統;毫米波雷達,通過發送電磁波(毫米波),測量反射波從發射到接收的時間,計算車輛到各個目標的距離。雷達的多普勒效應可以用以測量目標速度。毫米波雷達抗干擾能力強,作用范圍大,但不能對目標進行識別,分辨率較低;激光雷達,發射激光(波長600~100...
    發布時間: 2020 - 01 - 05
    瀏覽次數:51
    電動汽車包括小轎車、公交車和兩輪車,不發出噪聲,駕乘舒適。 電動汽車以可充電電池驅動電動機,提供行駛動力。 汽車一次充電能跑多久、跑多遠,是衡量電池性能的標準。  發動機的轉速提升得比傳統內燃機快,因此加速也更快。  電動汽車制動時,電機將能量回收,儲存于電池。 由于轉換機制較少,加上制動回收能量,電動汽車比燃氣汽車的效率高得多。1、電池  為電動汽車供電的大型強力鋰離子電池, 跟一般智能手機的電池屬于同類。 兩者的不同點在于:手機電池的電池單元較少,而電動汽車電池則由5000多個電池單元組成,可以產生數百伏特和安培的電量。  汽車的有效電池容量也因此達到100kWh,公交車的有效電池容量為300kWh。  大容量電池可以驅動跑車,不到2秒就能從靜止達到100公里/小時,18噸重的公交車一次充電就可以行駛600公里。  但是鋰離子電池并不穩定,因此需要計算機控制的電池管理系統(BMS)來確保穩定運行。2、充電站  電動汽車須到充電站補充“電氣燃料”。 充電站的充電電纜采用符合IEC62196標準的2型插頭,  而電動車設有充電插座。 充電站采用快速充電技術,電動車一小時左右就能充滿電。...
    發布時間: 2020 - 01 - 02
    瀏覽次數:88
    自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作,讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下,自動安全地操作機動車輛。汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況,并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現,谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言,自動駕駛汽車相當于谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車,汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。  自動駕駛汽車使用視頻攝像頭、雷達傳感器,以及激光測距器來了解周圍的交通狀況,并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。根據自動化水平的高低區分了四個無人駕駛的階段:駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化。  ADAS是利用安裝于車上的各式各樣的傳感器,在第一時間收集車內外的環境數據,進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險,引起注意和提高安全性的主動安全技術。自動駕駛汽車在傳統汽車的基礎上擴展了視覺感知功能、實時相對地圖功能、高速規劃和控制功能,增加全球定位系統天線、GPS 接收機、雷達等核心軟硬件。  Molex連接器(莫仕)業務開發經理Zoe Zhu表示,通過增強的...
    發布時間: 2019 - 12 - 28
    瀏覽次數:83
    1 哪類可穿戴產品發展快?  市場分析方面一直預計可穿戴設備會實現高增長,但是這個產業存在著高度的細分,從而難以預測出哪幾類產品會有良好的銷售勢頭。已經明確的一點就是,可穿戴設備與智能手機類似,屬于技術融合的產物,這里有一個很明顯的例子就是傳感器設計上的進步。這些進步已經實現了健身腕帶和健身追蹤器產品,可以監控眾多的整體運動指標,包括方向和空間定位,以及速度和持續時間。它們可以為用戶提供大量的數據,從而潛在的成為專業訓練工具,而不僅僅是消費者購買的玩具——因此,在Molex,我們認為這些產品有著良好的市場前景。  同樣,在醫療領域,傳感器技術上的進步已經通過可穿戴設備來實現了全天候24小時的遠程病患監護,這類設備具有輕量級的特點,穿戴舒適,往往并不惹人注意。我們認為這類產品具有良好前景的原因在于,這種“遠程醫療”的趨勢可以在成本相對較低的情況下,提供行之有效的病患照護。  助聽器是一種相當常見的醫用可穿戴設備。Molex目前是這一市場的領導者,除了內置微型連接器以外,還為助聽設備提供防水防腐蝕的磁性充電解決方案。  用戶要求這類設備高度的可靠,并且相當的堅固,但也要做到輕量化,同時封裝進一系列的功能。他們還希望電池有較長的續航能力,同時要做到非常的小巧。這樣自然而然的就會為制造商帶來設計上的嚴峻挑戰。比...
    發布時間: 2019 - 12 - 28
    瀏覽次數:202
    近年隨著'IOT物聯網'、'機器人'、'智慧穿戴'、'智慧家居'及'智能車'等話題發酵,陸續產生各種感測方案,光傳感器的用途極為廣泛,時常圍繞在我們生活周遭,其中用到許多光傳感器用以感測光源變化,進而自動在應用上做指令的轉換調整,呈現最佳色溫亮度,達到最佳平衡。以現代人隨身的智能手機為例,接聽電話的時候臉靠近手機關閉屏幕、室內或戶外使用時屏幕暗亮度調整,都會需要使用到光傳感器,尤其,屏幕的耗電量大約占了手機/穿戴裝置總耗電量的一半左右,若使用環境光傳感器,約可節省30%的電量以上,大幅增加產品的續航性,延長需要充電的時間,避免外出時需找尋充電插座或隨身攜帶行動電源等麻煩。 億光(億光LED)做為臺灣LED界龍頭,憑借專業光學技術及豐富的光學封裝ODM、OEM經驗,具有完整且多樣的光傳感器系列產品,環境光傳感器(Ambient Light Sensor 后稱ALS) ALS-PDIC17-79NB/TR8 具有15bits的亮度分辨率,不論白天戶外很亮或夜晚的狀況下,都可透過ALS自動反饋系統,進而自行調整到最適亮度,避免屏幕亮度過高傷眼等刺激情形發生,屏幕觀賞上更為輕松舒適。環境光暨接近感測模塊(Ambient Light and Proximity Module后稱APM...
    發布時間: 2019 - 12 - 24
    瀏覽次數:55
    一、自動駕駛測試場景1.1 場景的定義  “場景(Scenerio)”一詞來源于拉丁語(Olinda),意為舞臺劇,現泛指生活中特定的情景。隨著科技的發展,場景的概念逐漸應用于工業生產的開發測試過程中。   基于場景的測試最先應用于軟件系統的開發,“場景”用來描述系統的使用方式、使用要求、使用環境,以及構想更多可行的系統。現階段在自動駕駛領域,“場景”尚沒有明確統一的定義。但根據RAND、PEGASUS等不同機構的定義,其核心要素上是一致的:都包含道路環境要素、包含其他交通參與者、包含車輛駕駛任務,同時,這些要素都會持續一定時間、具有動態變化的特性。  場景是自動駕駛汽車與其行駛環境各組成要素在一段時間內的總體動態描述,這些要素組成由所期望檢驗的自動駕駛汽車的功能決定。簡言之,場景可以認為是自動駕駛汽車行駛場合與駕駛情景的有機組合。1.2 場景的要素  確定場景要素是進行基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試的首要環節。本文綜合不同場景要素研究,提出了如圖2所示的場景要素具體情況。測試場景要素主要包括測試車輛和交通環境要素2大類,其中,測試車輛要素又包括測試車輛基礎要素、目標信息以及駕駛行為3類;交通環境要素包括天氣和光照、靜態道路信息、動態道路信息和交通參與者信息4類。1.3 場景的數據來源...
    發布時間: 2019 - 12 - 24
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