設備故障診斷系統資訊：配備攝像頭雷達和超聲波檢測傳感器可實現教學輔助系統自動泊車

帶攝像頭雷達和無線振動傳感器的輔助自動停車：

自動駕駛汽車的夢想正在成為現實。一體化振動變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起，實現了傳統“傳感器+信號調理器”和“傳感器+監測儀表”模式的振動測量系統的功能；適合構建經濟型高精度振動測量系統。無線振動傳感器基于無線技術的機器狀態監測，具有振動測量及溫度測量功能，操作簡單，自動指示狀態報警。應用于工業設備狀態管理及監測控制系統；適合現場設備運行和維護人員監測設備狀態，及時發現問題，保證設備正常可靠運行。設備故障診斷系統具有緩變信號（如溫度、壓力、轉速、流量等）與動態信號（如振動信號）的數據融合處理功能；具有黑匣子記錄功能；系統滿足車輛振動沖擊環境下的使用要求。在車輛中實現多種**的駕駛員輔助系統（ADAS），汽車行業對于完全自動駕駛的追求正在穩步推進。如今，幾乎所有汽車經銷商的新款車都配備了多個攝像頭、雷達和無線振動傳感器，可實現如輔助自動泊車、自動緊急制動、車道輔助行駛、司機疲勞駕駛警報等基于感知的各項功能。儀器長久以來一直支持汽車和計算機視覺應用。隨著支持這兩個領域的技術融合，開發具有高水平功能安全性、功效和性能的芯片尤為重要。JacintoTDAx處理器平臺可幫助汽車OEM和一級供應商開發和實施ADAS應用的深度學習算法。一家汽車軟件公司Momenta，*近在其新的感知系統中應用了儀器的異構TDAx處理器架構，以實現SAE L2-L4自主功能。在一個解決方案中將TDAx處理器架構、TIDL軟件框架和Momenta的深度學習結合，使汽車制造商和一級供應商可以潛在提高網絡效率，同時保持準確感知車道、車輛、行人和其他對象。攝像頭的感應功能在如今的車輛駕駛中發揮著必不可少的作用。感知系統的功能與人體具有很大的相似性。攝像頭或圖像傳感器充當車輛的眼睛，數據從圖像傳感器發送到主處理器即人的大腦，然后大腦使用各種算法來分析和解讀數據。*后，發送控制轉向、加速器或者制動的命令（類比向手和腳發出的指令）來做出各種行為。當今自動駕駛領域*熱門的話題之一是深度學習，這是機器學習的一個子集。深度學習是一種計算方法，用于根據已經過大量數據訓練的神經網絡準確的分類和預測。神經網絡是一組用于識別數據模式的算法。許多ADAS應用，如前置攝像頭感知應用中，使用卷積神經網絡（CNN）會比傳統的計算機視覺方法更有效地執行對象檢測和分類等任務。在下述示例中（圖1），深度學習用于對車輛、道路、標志、行人和背景分類，并在輸出中直觀地將其區分。儀器的深度學習能力帶領完成了大量資源的開發，如儀器深度學習（TIDL）軟件框架。該框架簡化了開發人員的算法培訓、開發和移植過程。有關汽車深度學習的更多信息，請閱讀我們的博客汽車中的AI：實踐深度學習。在過去十年中，汽車感應已經從基本的后視攝像頭演變為具有停車輔助功能的全3D環繞視圖。與人類的能力隨著大腦發展得以進化一樣，ADAS技術也隨著日益發展的硬件平臺上的創新感知算法的演進而得以不斷發展。