骁龙技术峰会圆满落下帷幕

东风玖哥 2017-12-09 04:26:11
12月6日,一场关于“创新”与“未来”的盛宴——骁龙技术峰会圆满落下帷幕。那些关于未来的技术都在大会上亮相,包括 Qualcomm骁龙移动平台的最新创新,以及最新的技术与相关进展,这些技术与进展将改变我们使用智能手机、始终连接的 PC 和其它未来技术的方式。

人工智能(AI)为我们的未来提供了无穷的想象空间,包括手机在内的各种终端正变得更加“聪明”,你最希望终端侧的人工智能帮你做什么?

手机存储了大量重要的个人信息:重要的图片、私人备忘录、保密的财务信息,对于手机这类个人设备,我们要的不只是足够安全,而是由内而外的安全保障。

厌倦了 PC 笨重过时的外观,以及频繁充电的麻烦,如果 PC 能像手机一样:轻薄时尚,续航一整天,还能“时刻联网”,工作和娱乐会不会更轻松一点呢?

还在羡慕朋友圈里的潜水达人?其实你和“海底世界”只有一块“镜片”的距离。戴上 XR,“随心而动”不再是梦想。

渴望分享亲眼所见的美景,却总担心不能记录眼中的美,对于拍照,我们想要的其实很简单——拍下亲眼所见。
...全文
2056 2 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
业余草 2017-12-16
  • 打赏
  • 举报
回复

我要分!
s_jason 2017-12-10
  • 打赏
  • 举报
回复
内容概要:通过构建基于线性车辆三自由度动力学模型与无迹卡尔曼滤波(UKF)的联合仿真系统,实现对车辆关键状态参数的高精度估计,重点包括横摆角速度、质心侧偏角和车速。该方法利用车辆动力学模型描述其横向、纵向及横摆运动行为,结合UKF这一适用于非线性系统的先进状态估计算法,有效处理传感器噪声和模型不确定性,从而在缺乏直接测量手段的情况下,实现对难以获取状态量的可靠估计。整个仿真框架通常在MATLAB/Simulink环境中搭建,能够模拟真实驾驶工况,验证算法的有效性和鲁棒性,为车辆稳定性控制、自动驾驶感知与决策等高级功能提供重要的状态信息支撑。; 适合人群:具备车辆动力学、现代控制理论和MATLAB/Simulink仿真基础,从事汽车工程、自动驾驶或状态估计相关研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:① 深入理解并掌握非线性系统状态估计的核心方法,特别是UKF的原理与实现;② 学习如何将理论化的车辆动力学模型转化为可用于仿真的模块;③ 实践并验证车辆关键状态(如质心侧偏角)的间接估计技术,服务于车辆动态控制系统的设计与测试。; 阅读建议:此资源以开发仿真模型为核心,不仅关注代码和模型的实现,更强调对车辆动力学机理和滤波算法设计思路的理解。学习者应结合理论知识,动手搭建并调试仿真模型,通过改变工况和参数来观察估计效果,从而深刻领会系统辨识与状态估计在实际工程中的应用价值。
内容概要:本文档主要围绕基于PID控制的汽车防抱死制动系统(ABS)开展研究,重点聚焦于车轮滑移率与最优滑移率的精确控制。通过Carsim与Simulink联合仿真平台,构建整车动力学模型与ABS控制器,利用PID算法实时调节制动压力,使实际滑移率逼近理论最优值,从而最大化轮胎与路面间的纵向附着力并保障横向稳定性,有效提升紧急制动工况下的制动效能与操控安全性。研究涵盖了从车辆建模、滑移率特性分析、PID控制器设计到联合仿真验证的全过程,并提供了完整的仿真模型、MATLAB/Simulink代码及参考文献,为相关领域的科研与工程实践提供了详实的技术参考。; 适合人群:具备车辆工程、自动化或控制理论基础知识,从事汽车电控系统开发、自动驾驶或车辆动力学仿真的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:① 实现ABS系统的核心控制逻辑,掌握滑移率控制的关键技术;② 学习Carsim与Simulink联合仿真的搭建方法,进行车辆动力学与控制算法的协同仿真;③ 基于PID控制策略优化制动性能,完成相关学术研究或工程项目。; 阅读建议:在学习过程中,应结合所提供的完整仿真模型和代码,深入理解车辆动力学与ABS控制的交互机制,重点分析不同路面附着系数下最优滑移率的设定及PID参数的整定过程,以达到最佳的仿真效果和理论认知。
内容概要:本文提出了一种基于动态边权膨胀与节点预留历史机制的多智能体无冲突轨迹生成方法,旨在高效解决多机器人路径规划中的碰撞与死锁问题。该方法通过动态调整路径图中边的权重以反映局部拥堵状况,实现路径的实时优化;同时引入节点预留机制,记录各机器人对路径节点的占用历史,确保时空冲突的有效规避。算法融合了路径搜索、冲突检测、权重自适应更新与调度协调等核心模块,形成了完整的无冲突轨迹规划框架,并配套提供了Matlab代码实现,便于算法验证与性能分析。该方法在复杂动态环境中表现出良好的鲁棒性与可扩展性,适用于多机器人系统的协同运动控制。; 适合人群:具备一定编程基础和路径规划基础知识,从事自动化、机器人、智能交通、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于仓储物流、智能工厂、无人驾驶车队等多智能体协同作业场景中的路径规划与动态避障;②为解决多机器人系统中的路径冲突、通信协调与死锁预防等关键技术难题提供理论支持与算法工具;③通过Matlab仿真平台复现算法逻辑,进行不同规模与场景下的性能测试、对比分析与算法优化。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块实现与调试,重点理解动态边权调整策略的设计原理与节点预留机制的实现细节,通过设置不同初始条件与障碍环境开展仿真实验,以全面掌握算法的运行机制与优化潜力。

7,846

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
本论坛以AI、IoT、PC 、XR、Auto等核心板块组成,为开发者提供便捷及高效的学习和交流平台。 高通开发者专区主页:https://qualcomm.csdn.net/
物联网人工智能开源 企业社区 北京·东城区
社区管理员
  • csdnsqst0050
  • chipseeker
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧