Mitindo ya Soko la LiDAR ya Magari, Uchambuzi wa Sekta (20182028)

Magari ya kiotomatiki yana vipengele kadhaa vya hali ya juu kama vile udhibiti wa usafiri wa baharini unaobadilika, usaidizi wa maegesho, onyo la kuondoka kwa njia ya barabara, breki ya kiotomatiki ya dharura, na ugunduzi wa upofu kati ya vingine, ambavyo vinaweza kuunganishwa kwenye gari ili kutoa uzoefu bora na salama wa kuendesha. Mnamo 2017, idadi ya magari ya ADAS kwenye barabara, ama kwa majaribio au ya kibiashara, inakadiriwa kuwa vitengo XX. Ikichochewa na mazingira magumu ya udhibiti na kuongezeka kwa riba ya watumiaji, nambari hii inatarajiwa kukua zaidi na kufikia karibu vitengo milioni 10 barabarani ifikapo mwaka wa 2028.

Mitindo ya Soko la LiDAR ya Magari, Uchambuzi wa Sekta (20182028) 1

Omba Sampuli: com/requestsample?id=578 &type=downloadADAS mfumo unahitaji vihisishi vya kuona na masafa ili kuweka ramani kwa usahihi mazingira ya gari na kugundua vizuizi vilivyopo katika eneo la karibu la gari. Baadhi ya vitambuzi muhimu vinavyohitajika ili kuchora mazingira ya magari ni pamoja na kamera, RADAR, vitambuzi vya angani na vitambuzi vya infrared.

Vipengee hivi hufanya kama vipengele vya kutambua vinavyolizunguka gari na hutoa pointi nyingi za data kwa mifumo otomatiki katika muda halisi, ambapo taarifa muhimu hutolewa na kutolewa kwa dereva kwa usaidizi wa kutosha. Inatarajiwa kuwa kufikia mwaka wa 2028, zaidi ya magari milioni 20 (pamoja na magari ya abiria na ya kibiashara) yatakuwa na uwezo wa ndani wa mifumo ya ADAS na otomatiki. Walakini, magari yasiyo na dereva hufanya kazi kwa pembejeo zinazotolewa na mifumo ya kiotomatiki, kwa hivyo, kuhitaji hitaji la data sahihi zaidi na mnene iliyotolewa kwa mfumo.

Sensorer za kamera/RADAR/ultrasonic haziwezi kukidhi mahitaji haya ya hisi kwa sababu ya vikwazo mbalimbali vya uendeshaji vya vitambuzi hivi, ambavyo kwa kweli, huongeza hitaji la matumizi ya Kipengele cha Kutambua Mwanga na Kuanzia (LiDAR) kwa kiwango cha juu cha uwekaji kiotomatiki. Tazama Ripoti Kamili: Vifaa vya Uendeshaji vya LiDAR IndustryLiDAR hutumia boriti ya leza inayopigika ili kukokotoa umbali wa vizuizi kutoka kwa magari yoyote kwa kutoa miale ya leza. Umbali unapimwa kwa kuchanganua muda unaochukuliwa na mpigo wa leza ili kutafakari na kupokea vihisi wakati wa kupokea.

Vihisi vya LiDAR hutumika kuchanganua mazingira kwa kutumia miale ya leza isiyoonekana na isiyodhuru, ambayo hutumiwa kuibua vitu na kupima masafa na kuunda taswira ya 3D ya mazingira ya magari. Mfumo wa LiDAR unahitaji kisambaza umeme cha leza na kipokezi. Ripoti Zinazohusiana:Uchambuzi na Utabiri wa Soko la Sensor ya Magari ya Kimataifa ya MEMS: 20172021Uchambuzi na Utabiri wa Soko la Kamera za Magari Duniani-2018-2018 hadi 2026Global ADAS na Soko la Vipengee vya Uendeshaji Pekee, Uchambuzi. & Forecast 20172026Kutuhusu:BIS Research ni kampuni ya kijasusi ya soko la kimataifa, utafiti na ushauri ambayo inaangazia mienendo inayoibuka ya teknolojia ambayo inaweza kutatiza mienendo ya soko katika miaka mitano (au kumi) ijayo.

Mitindo ya Soko la LiDAR ya Magari, Uchambuzi wa Sekta (20182028) 2

Pamoja na ripoti zaidi ya 150 za akili za soko zinazochapishwa kila mwaka, Utafiti wa BIS huzingatia wima mbalimbali za teknolojia kama vile uchapishaji wa 3D, nyenzo za juu. & kemikali, anga na ulinzi, magari, huduma ya afya, umeme & Semiconductors, roboti & UAV na teknolojia zingine zinazoibuka. Kila ripoti ya utafiti inajumuisha uchanganuzi wa kina na ukadiriaji unaofuata wa mienendo ya soko, vichochezi vya soko na vizuizi, fursa, vitisho, hisa za soko, mwelekeo wa sasa na wa tasnia inayoibuka pamoja na mazingira ya kina ya ushindani na akili.Wasiliana:Email-id: Utafiti wa BIS39111 PASEO PADRE PKWY STE 313,FREMONT CA 945381686 SWALI HUSIKA. Sikupata Toleo la Google Glass Explorer.

Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani.

Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi.

Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t

Wasiliana na sisi
Makala iliyopendekezwa
Kesa
Maegesho ya Dijiti Inasaidiaje katika Ukuzaji wa Jiji la Smart?
Karibu kila mtu amesikia kuhusu sensorer za maegesho, hata watu wengi ni wa sekta ya maegesho wamefanya kazi nayo hapo awali. Hata hivyo, vitambuzi si sawa na sasa, kama ilivyokuwa miaka michache iliyopita. Pamoja na mabadiliko makubwa ya teknolojia, kama vile majaribio ya muda mrefu, akili bandia, uchanganuzi wa usalama na data, na maamuzi ya mapacha ya kidijitali, yamefanya. mfumo wa sensor ya maegesho sahihi zaidi, wa kuaminika, na wa gharama nafuu. Kwa sababu ya maboresho haya, zana za mfumo wa vitambuzi vya maegesho inakuwa mojawapo ya vipengele muhimu vya maendeleo ya miji mahiri. Utekelezaji wa suluhisho la maegesho ya kidijitali katika Zona Azul Brazili, ni mojawapo ya mifano bora ya mabadiliko haya ya kiteknolojia.Ilitarajiwa kwamba kufikia 2050 zaidi ya 70% ya watu watahama katika maeneo ya mijini. Kukiwa na miji mahiri, kungekuwa na gharama ya chini ya uendeshaji, maeneo yenye msongamano mdogo, na huduma zilizoboreshwa. Inajumuisha pia ubora wa maji na hewa ulioimarishwa, na usalama na usalama bora. Licha ya manufaa na maendeleo haya yote, miji mingi bado inajitahidi kuanza na kukumbatia teknolojia. Kwa miji kama hiyo, ufadhili wa mipango mipya na ukosefu wa teknolojia ni baadhi ya changamoto kubwa. Walakini, kwa kuchukua hatua ndogo, moja kwa wakati kama vile kuanza na usafirishaji na maegesho, miji kama hiyo inaweza kuanza ndoto yao ya akili ya miundombinu. Pia itasuluhisha maeneo ya maumivu ya wakazi kama vile uchafuzi wa mazingira na msongamano wa magari. Katika uchunguzi wa hivi majuzi wa maegesho, ilisemekana kwamba kwa wastani, madereva hutumia zaidi ya saa 15 kila mwaka kutafuta nafasi za kuegesha magari katika kura, gereji, au barabarani. Inagharimu Wamarekani karibu $20 Bilioni kila mwaka. Uzembe huu katika mfumo wa maegesho huathiri maduka na biashara za ndani pia. Zaidi ya 60% ya U. S. madereva huepuka kuendesha gari hadi kwenye maduka pamoja na maeneo mengine yenye watu wengi kutokana na masuala ya maegesho yaliyopo. Yafuatayo ni baadhi ya mahitaji ya madereva wa maegesho:Zaidi ya 85% wanataka taarifa za upatikanaji wa maegesho kwa wakati halisiTakriban 88% hutafuta maeneo ya maegesho ya karibu au ya bei nafuuZaidi ya 80% wanataka urambazaji ufaao na wa moja kwa moja hadi mahali pa kuegeshaKuna masuluhisho mengi yanayodai. kwamba wanaweza kuwaambia madereva wapi na wakati maeneo ya kuegesha yatapatikana. Suluhu hizi hutumia hisia elekezi na algoriti za ubashiri ili kukisia hali ya watu nafasi. Ingawa kuna kiwango cha chini cha usahihi katika mifumo hii yote, viendeshaji vinavyosababisha hawawezi kupata maegesho yanayopatikana kwa urahisi na haraka. Algorithms elekezi na ya ubashiri husababisha utaftaji usiofaa na pia hukosa manufaa mengi ya mfumo mahiri wa maegesho. Ili kuunda suluhisho bora la usafiri na maegesho, kuna haja ya kuwa na data ya wakati halisi kwa kila nafasi ya kuegesha. Inajumuisha maeneo ya maegesho yaliyowekewa vikwazo kama vile mbele ya maeneo ya kupakia na vidhibiti vya moto na njia za matumizi mengi. Kwa kuhisi kila undani, miji inaweza kupata muhtasari sahihi wa mfumo ikolojia wa maegesho na maeneo yao. Pia hutoa data ya urambazaji ambayo inadaiwa na madereva. Chaguo la utambuzi wa nafasi moja hutoa fursa zaidi na kubadilika kwa miji ili kuboresha orodha ya maegesho kadri malengo yanavyobadilika. Usafiri na mfumo wa maegesho unapaswa kutazamwa kama uwekezaji mdogo, lakini wenye nguvu katika muundo mzuri wa jiji. Wakati miji inaboresha nafasi ya maegesho ili kukusanya data kwenye nafasi kwa usahihi, itakuwa na manufaa kwao, maegesho yatajilipia yenyewe na kutoa msaada kwa mipango zaidi ya jiji bora. SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Masomo Kutoka kwa Kujenga Jumuiya za Dev Karibu na API za IoT za Maegesho
Uboreshaji wa maegesho kwa kutumia vitambuzi na API ni mojawapo ya matukio ya wazi zaidi ya matumizi ya utekelezaji wa IoT wa viwanda na jiji mahiri. Kuna fursa wazi ya biashara: kuongeza mapato kutoka kwa nafasi za maegesho ya gari. Kuna mali wazi ambayo inaweza kufunguliwa kupitia API: upatikanaji wa wakati halisi. kwenye nafasi ya maegesho. Na kuna fursa wazi za kukuza huduma mpya za ubora: kupitia uboreshaji wa ujifunzaji wa mashine ili kuunda huduma za utabiri.Tarik Hammadou, ni Mkurugenzi Mtendaji na mwanzilishi mwenza katika VIMOC Technologies, uanzishaji wa IoT ambao huunda lango la maunzi ya sensorer na vile vile jukwaa la maunzi la utambuzi wa kuvuta. katika data ya vitambuzi na kuiweka ramani. Kwa kutumia maunzi yao ya kihisi cha neuBox, VIMOC imeweza kufanya kazi na gereji za kuegesha magari ili kusakinisha vitambuzi vinavyofuatilia hesabu sahihi kwenye vituo vyao. Hapo awali, gereji mara nyingi zilitumia vihisi vitanzi vya sumaku, ambavyo havina usahihi wa kutosha kuwaelekeza viendeshaji watarajiwa kwenye njia panda. Kwa hivyo kulikuwa na kesi kali ya biashara kwa gereji kutumia vitambuzi vya hali ya juu zaidi. Kwa njia sawa na kwamba HotelTonight hutumia API ili kufanya vyumba vya hoteli vya dakika za mwisho vipatikane, na waendeshaji sahihi wa data ya nafasi ya maegesho wanaweza kuongeza viwango vyao vya nafasi (nafasi ya maegesho katika Eneo la Bay, San Francisco, kwa mfano, inaweza kuwa kati ya $25,000 na $100,000 kwa kila mtu. mwaka). Kwa hivyo kuweza kuboresha nafasi za maegesho ya gari ni jambo la lazima kwa biashara. Na tasnia inapata hilo. Hammadou anasema hivyo alipowasilisha kwa Umoja wa Mataifa. S. chama cha kitaifa cha maegesho, tulizidiwa na mahitaji ya aina hii ya teknolojia. Moja ya mahitaji ambayo tunapata kutoka kwa wamiliki wa gereji ni kwamba wanataka kuwa na uwezo wa kusukuma data ya nafasi katika muda halisi kwa wasanidi programu ili kuruhusu kutafuta njia na ramani za GPS kuonyesha nafasi zilizo wazi. Kwa hivyo wamiliki wa gereji wanataka API iliyo wazi. Kwa sababu ya matumizi ya sekta na uwazi wa kesi ya biashara, VIMOC sasa inaelekea kujumuisha ujifunzaji wa mashine ukingoni ili kuhakikisha kuwa wasanidi programu wa API wana kile wanachohitaji ili kutengeneza programu muhimu zilizoundwa kutoka kwa data ya maegesho. Changamoto kuu katika kusimamia na kukuza jumuiya ya wasanidi programu ni ubora wa data iliyofichuliwa kupitia API na uwezo wake wa kuunda kesi kali za biashara, anasema Hammadou. API yenyewe inaweza kusimamiwa vyema kwa kuanzisha mchakato sahihi wa uhandisi na uchaguzi wa muundo wa usanifu wa programu kwa ajili ya scalability, usalama na upatikanaji. Hata hivyo, ni muhimu kutoa data sahihi ya kihisi ikiwa ni kutatua matatizo changamano ya miundombinu. Dhamira yetu kuu tunapojishughulisha na msanidi wowote ni kuwasaidia kuunda thamani zaidi kwa wateja wetu kuliko ikiwa tunatoa huduma peke yetu. Kuanzisha mchakato thabiti wa biashara ili kudhibiti miradi tofauti na wasanidi ni muhimu. Ikiwa ubora wa data, mchakato wa biashara, na mkakati wa uchumaji wa mapato hautaanzishwa kama sehemu ya ushiriki wa API, hakuna motisha na zawadi endelevu kwa mtoa huduma wa API, msanidi programu au mtumiaji wa mwisho. Hammadou anaona kuwa soko la bidhaa linafaa kama mchanganyiko wa data ya thamani ya juu inayotolewa na API zao ili wasanidi programu waweze kuunda programu na huduma bora, na kwamba kuna mpango wa kugawana mapato unaowatambua wasanidi programu kama waundaji biashara wao wenyewe. haki. Mifano mingine ya watoa huduma za API ya maegesho ni pamoja na:World SensingSmartparkingCitibrainHii inamaanisha nini kwa kusaidia jumuiya ya wasanidi programu karibu na matumizi yako ya IoT APIVIMOCs inatoa mafunzo mazuri kwa mtoa huduma yeyote wa IoT anayetaka kujenga jumuiya za wasanidi programu wa API kuzunguka suluhisho lao. Andika kesi ya matumizi. Kuwa wazi juu ya jinsi suluhisho lako la IoT linaweza kutumiwa na tasnia fulani na ujenge uhusiano na tasnia hizo ili waelewe muunganisho wa API-kwa-mapato. VIMOC waliweza kueleza teknolojia yao na kupata tasnia ya kitamaduni kama vile gereji za kuegesha magari zinazouliza API na miunganisho. Hakikisha kuwa suluhisho lako la IoT linazalisha data sahihi ambayo hutolewa kwa wasanidi programu ili waweze kuunda bidhaa na huduma zenye vipengele vingi, za ubora wa juu. VIMOC ilijenga uaminifu na uaminifu kwa wasanidi programu wengine kwa kuhakikisha kwamba data yao ilitoa kiwango cha usahihi zaidi kuliko suluhu za awali za IoT. Mara tu suluhisho lako la IoT litakapowekwa na kutoa data sahihi, basi inawezekana kutambulisha teknolojia mpya za kisasa kama vile kujifunza kwa mashine ili kuendeleza uvumbuzi mpya. Usianze kwa kujifunza kwa kina na ML: hili ni wimbi la pili la ukuzaji vipengele vya miradi ya miundombinu ya IoT. Fikiri kuhusu miundo ya biashara inayoweza kupangwa. Angalia jinsi unavyoweza kushirikiana na wasanidi wa API kupitia miundo ya mapato inayoshirikiwa badala ya kuunda mbinu ya uwekaji bei ya API ya shughuli ambapo wasanidi lazima walipe ufikiaji wa API yako. Ikiwa unapenda makala haya, tafadhali bofya kitufe kilicho hapa chini na ufuate uchapishaji huu ili usikose. Je, uko tayari kuanza kushirikisha na kukuza jumuiya yako ya API ukitumia Hitch? Jisajili sasa RELATED SWALI Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Maegesho Mahiri Itakuwa Sehemu Inayokua Kwa Haraka Zaidi katika Soko la Usaidizi la Hifadhi ya Magari ya Abiria Wakati wa t.
Soko la Maegesho ya gari la abiria linatarajiwa kukua kwa CAGR ya 17.94%, kufikia saizi ya soko ya dola bilioni 5.25 ifikapo 2021. Uzalishaji wa magari duniani kote umeongezeka kutoka milioni 84.2 mwaka 2012 hadi milioni 90.8 mwaka 2015. Zaidi ya hayo tangu 2012, na ukuaji wa 8. 6%, jumla ya uzalishaji wa magari ya abiria uliongezeka hadi milioni 68.5 mwaka 2015. Ongezeko hili la haraka la idadi ya magari barabarani halijasababisha ongezeko sawa la upatikanaji wa nafasi ya maegesho. Ili kubeba magari zaidi, gereji za maegesho hutoa nafasi ngumu za maegesho. Miji mingi inapanga miundombinu ya maegesho kwa ufanisi zaidi. Hii itaendesha mahitaji ya magari ya abiria yaliyo na mfumo mzuri wa usaidizi wa hifadhi. Sababu inayozuia soko kukua ni gharama kubwa ya kutengeneza mfumo mzuri wa usaidizi wa mbuga, ambayo kwa hivyo huongeza gharama ya gari la abiria. Sensorer za kuegesha huchangia sehemu kubwa zaidi, kulingana na thamani na kiasi, katika soko mahiri la vipengele vya maegesho ya magari ya abiria Sensorer za kuegesha hutawala soko mahiri la sehemu ya maegesho ya magari ya abiria. Vihisi vya kuegesha si tu vinasaidia kupunguza uharibifu unaosababishwa na gari wakati wa kuegesha na kurudi nyuma lakini pia vinaweza kusaidia kupunguza msongamano wa magari kwa kutoa mtazamo au wazo bora zaidi kuhusu mazingira ya nyuma kwa kumtahadharisha dereva. Nambari za vitambuzi vya maegesho vinavyotumika katika mfumo mahiri wa usaidizi wa bustani hutofautiana kulingana na OEM na muundo wa gari. Ili kupunguza aksidenti zinazosababishwa na magari yanayorudi nyuma kutoka kwenye nafasi ya kuegesha, U. S. Utawala wa Kitaifa wa Usalama Barabarani (NHTSA) uliamua kwamba magari yote mapya ya abiria yatakuwa na kamera za kutazama nyuma kuanzia 2018 na kuendelea. Hata Wizara ya Usafiri wa Barabara na Barabara Kuu ya India (MoRTH) inatarajiwa kufanya vitambuzi vya kutazama nyuma kuwa vya lazima kwa magari yote ya abiria nchini India. Serikali kote ulimwenguni ziko katika harakati za kutekeleza kanuni za kufanya vitambuzi vya kuegesha nyuma kuwa vya lazima katika magari.Ongea na Mchambuzi Wetu na upate maarifa muhimu ya tasnia ambayo yatasaidia teknolojia ya vitambuzi vya biashara yako ndio sehemu inayokua kwa kasi zaidi ya soko la teknolojia ya kihisia cha kuegesha magari kwa ajili ya magari ya abiriaRadar. teknolojia ya sensor hutumiwa sana kugundua vizuizi katika umbali mrefu. Ingawa, kwa sasa inatumika sana katika vipengele vya usaidizi wa hali ya juu wa madereva, mahitaji ya teknolojia ya kihisi cha rada yangeongezeka pamoja na maendeleo ya kiteknolojia katika mfumo wa usaidizi wa hifadhi mahiri. Sensorer za ultrasonic na vitambuzi vya picha ni chaguzi za bei nafuu kwa kulinganisha za kutekeleza kazi ya msingi ya kugundua vizuizi, kuliko vitambuzi vya rada. Hata hivyo, maendeleo katika maegesho ya kisasa mahiri kama vile maegesho yanayojiendesha yataendesha hitaji la kipengele cha utambuzi wa umbali mrefu wa vitambuzi vya rada. Asia-Oceania: Soko la usaidizi wa Hifadhi ya Hifadhi inayokua kwa kasi zaidi kwa magari ya abiriaAsia-Oceania inakadiriwa kuwa soko la usaidizi wa bustani linalokua kwa kasi zaidi kwa magari ya abiria, na inakadiriwa kukua katika CAGR ya juu zaidi wakati wa utabiri. Kulingana na OICA, Asia-Oceania ndio mchangiaji mkubwa zaidi katika uzalishaji wa magari ya abiria ulimwenguni. Uzalishaji wa magari ya abiria katika Asia-Oceania ulifikia 40. Magari milioni 0 mnamo 2015. Uchina, Japan na India ndio wachangiaji wakubwa katika uzalishaji wa jumla wa magari ya abiria katika Asia-Oceania. Kadiri idadi ya magari kwenye barabara inavyoongezeka, mahitaji ya nafasi ya maegesho pia huongezeka. Ili kukidhi mahitaji yanayoongezeka ya nafasi za maegesho, serikali zinapanga miundombinu bora ya maegesho ambayo inapunguza upotevu wa nafasi na kubeba idadi zaidi ya magari. Mambo kama haya yataongeza mahitaji ya magari ya abiria yaliyo na maegesho mahiri. Mfumo wa usaidizi wa Hifadhi ya Smart hupunguza mkazo wa maegesho katika nafasi ngumu za maegesho na kuwezesha matumizi bora ya nafasi ya maegesho. Kwa hivyo, kuongeza uwekezaji katika miundombinu ya maegesho na uboreshaji wa trafiki na usimamizi wa maegesho utaendesha soko la maegesho ya busara huko Asia-Oceania. Pakua PDF: sokoni. Com / pdfdownloadNew. Asp? id=123959229Ripoti inatoa maelezo mafupi ya kampuni zifuatazo: Robert Bosch GmbH Continental AG Valeo S.A. Delphi Automotive Aisin Seiki Siemens AG Xerox Corporation Cubic Corporation Amano Corporation Kapsch TrafficCom AG TKG Group Nedap Identification SystemsResearch CoverageSoko mahiri la maegesho limegawanywa kulingana na aina ya mfumo wa kusaidia mbuga (msaidizi wa hifadhi inayoongozwa, usaidizi wa hifadhi mahiri), vipengee (vihisi vya maegesho, pembe ya usukani. sensorer, vitengo vya kuonyesha, ECU), teknolojia ya sensorer (ultrasonic, rada na picha), soko la usimamizi wa maegesho kwa wima (serikali na biashara) na ufumbuzi wa usimamizi wa maegesho (usalama na ufuatiliaji, usimamizi wa maegesho ya valet, usimamizi wa uhifadhi wa maegesho na utambuzi wa sahani za leseni). Soko limetolewa kwa kiasi (vitengo 000/milioni) na thamani (USD milioni/bilioni). Sababu za Kununua Ripoti: Ripoti hii ina viwango mbalimbali vya uchanganuzi, ikijumuisha uchanganuzi wa tasnia (uchambuzi wa sababu na Uchambuzi wa Nguvu Tano za Wabeba mizigo) na wasifu wa kampuni, ambao kwa pamoja unajumuisha na kujadili maoni ya kimsingi kuhusu sehemu zinazoibuka na zenye ukuaji wa juu za maegesho mahiri. soko la magari ya abiria na soko la usimamizi wa maegesho, mazingira ya ushindani, mikoa na nchi zenye ukuaji wa juu, mipango ya serikali, na mienendo ya soko kama vile madereva, vizuizi, fursa na changamoto. Ripoti hii inawawezesha washiriki wapya/kampuni ndogo pamoja na kampuni zilizoanzishwa. kuelewa soko vizuri zaidi ili kuwasaidia kupata sehemu kubwa ya soko. Makampuni yanayonunua ripoti yanaweza kutumia mkakati wowote au mchanganyiko wa mikakati minne iliyotajwa hapa chini (maendeleo ya soko, ukuzaji wa bidhaa/uvumbuzi, mseto wa soko, na tathmini ya ushindani) ili kuimarisha nafasi zao katika soko. Kuhusu MarketsandMarkets MarketsandMarkets hutoa utafiti ulioidhinishwa wa B2B kuhusu fursa/vitisho 30,000 vya ukuaji wa juu ambavyo vitaathiri 70% hadi 80% ya mapato ya makampuni duniani kote. Kwa sasa inahudumia wateja 7500 duniani kote ikijumuisha 80% ya makampuni ya kimataifa ya Fortune 1000 kama wateja. Takriban maafisa wakuu 75,000 katika tasnia nane duniani kote wanakaribia MarketsandMarkets kwa pointi zao za maumivu kuhusu maamuzi ya mapato. MarketsandMarketss mfumo mkuu wa ushindani wa akili na utafiti wa soko, Knowledgestore huunganisha zaidi ya masoko 200,000 na minyororo yote ya thamani kwa uelewa wa kina wa maarifa ambayo hayajafikiwa pamoja na ukubwa wa soko na utabiri wa soko la niche. Mawasiliano: Bw. Shelly Singh MarketsandMarkets INC. 630 Dundee Road Suite 430 Northbrook, IL 60062 Marekani: 18886006441 SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Sensorer za Kuepuka Mgongano Ukubwa wa Soko Wenye Thamani ya $18.97 Bilioni by 2025
Saizi ya soko la sensorer za kuzuia mgongano ulimwenguni inatarajiwa kufikia dola bilioni 18.97 ifikapo 2025, kulingana na utafiti mpya uliofanywa na Grand View Research, Inc., kuonyesha 21. 2% CAGR katika kipindi cha utabiri. Ujumuishaji wa mifumo ya kuzuia mgongano katika magari ya soko kubwa na ukadiriaji uliosasishwa wa usalama wa wakala unatarajiwa kukuza ukuaji wa soko katika miaka michache ijayo. Kuongeza ufahamu wa watumiaji na umakini mkubwa juu ya utafiti na maendeleo na wachezaji wa tasnia imekuwa vichocheo kuu vya ukuaji wa soko. Ufungaji wa mifumo ya kuzuia mgongano huruhusu magari kufanya maamuzi ya uhuru na nusu-uhuru. Kukua kwa mahitaji ya usalama wa gari na watumiaji na wakala wa udhibiti wa usalama wa gari la serikali pia kunatarajiwa kukuza ukuaji wa soko la sensorer za kuzuia mgongano. Maendeleo ya hivi karibuni ya kiteknolojia katika vitambuzi yanalenga katika kujenga vifaa vya kisasa zaidi na kuongeza utendaji wao kwa kutumia vipengele mbalimbali vya gari. Mifumo ya kuzuia mgongano huwezesha OEM za magari kujumuisha akili ya ziada ili kutimiza lengo la kuunda gari linalojiendesha. Viwango vikali vya udhibiti na sheria vimeagiza kuongezwa kwa vitambuzi ili kuimarisha vipengele vya usalama katika magari. Hizi zinatarajiwa kuendesha mahitaji ya sensorer za kuzuia mgongano katika kipindi cha utabiri. Hata hivyo, gharama ya juu ya mifumo inayotegemea LiDAR na rada za masafa marefu inaweza kusababisha kikwazo kwa ukuaji wa soko kwani watengenezaji wa magari ya bei ya chini wanaweza kukataa kusakinisha vitambuzi ili kuepuka kuongeza bei ya jumla ya magari. Bofya kiungo kilicho hapa chini: matokeo muhimu kutoka kwa ripoti inapendekeza:Muunganisho wa mifumo ya kuepusha migongano katika magari inatarajiwa kusaidia kupunguza idadi ya ajali za magari kutokana na makosa ya kibinadamu; hizi za mwisho zinasemekana kusababisha 90% ya ajali, kulingana na utafiti wa Umoja wa Mataifa wa Usalama Barabarani wa 2014Sehemu ya rada inakadiriwa kuchukua 44. 5% ya soko la kimataifa ifikapo 2025. Kupungua kwa bei za rada kumesababisha kuongezeka kwao kupitishwa na Watengenezaji wa Vifaa Asilia (OEMs) vya magariKutokana na kanuni za lazima za serikali kuhusu ujumuishaji wa mifumo ya kuepusha mgongano wa kamera kwenye magari, sehemu ya kamera inatarajiwa kushuhudia ukuaji wa juu katika kipindi cha utabiri. Sehemu ya Mfumo wa Tahadhari ya Mgongano (FCWS) inatarajiwa kuwajibika kwa sehemu kubwa ya soko ifikapo 2025 kwani mifumo hii inasaidia katika kupunguza kwa kiasi kikubwa migongano ya nyuma au ajaliKatika kipindi cha utabiri, Ulaya inatarajiwa kuhifadhi nafasi yake kama kiongozi wa soko katika kupitishwa kwa mgongano. vitambuzi na mifumo ya kuepuka na inatarajiwa kufikia dola bilioni 5.80 kufikia 2025Washiriki wakuu wa soko ni pamoja na NXP Semiconductors, Continental AG, Delphi Automotive, Robert Bosch GmbH, na Murata Manufacturing Co., Ltd SWALI HUSIKA. Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Hype ya Kuendesha Mwenyewe Vs Ukweli wa Kuegesha
Fomu dhidi ya Dawa katika SmartCitiesKuna aina tatu za watu katika ulimwengu huu. Kwanza, kuna watu ambao hufanya mambo kutokea. Halafu kuna watu wanaotazama mambo yakitokea. Mwisho, kuna watu ambao sio watendaji au waangalizi wanachofanya, ni kuuliza mara kwa mara: nini kinaendelea? Steve BackleyKama inavyotarajiwa, maingiliano yangu ya hivi majuzi na jumuiya ya Venture Capital (VC) ni yote: yenye changamoto na yenye kuthawabisha. Mapokezi ya toleo langu la ubunifu lililochapishwa katika Plan B Ventures Simu ya Mwisho imekuwa BORA. Na inamaanisha jambo moja kwa hakika: maswali! maswali ya mara kwa mara, ya wazi, ya usoni mwako, bila dawa za ganzi! Kwa vile nilionyesha mashaka mengi kuhusu kuona magari yanayojiendesha yenyewe, yanayotembea katika mitaa ya jiji katika miaka 5 ijayo, ninaulizwa mara kwa mara: ni maendeleo gani mengine ya IoT ambayo tayari yanaathiri SmartCities leo. , kwa njia ya kina na yenye maana? Kwa hivyo unawezaje kujibu swali tata, papo hapo, na bila kuchukua wakati wa KUFIKIRI? Naam, jibu langu halipaswi kukushangaza kama nilivyoandika tayari katika chapisho langu nikielezea NGUVU YA WAPINZANI yenye kichwa: Akili Inayouliza. iliyoblogi mwezi uliopita kwenye tovuti yetu, linkedin na twitter kuhusu kiputo cha kuudhi cha AI kuhusiana na magari yanayojiendesha. Katika chapisho lenye kichwa: Je, uko tayari kumpa mke na watoto wako kwa ndege BILA rubani? Nilizungumza juu ya usalama wa uchukuzi na nikasisitiza kwamba majaribio ya kwanza ya ndege iliundwa na Sperry Corporation mnamo 1912. Ilikuwa zaidi ya miaka 100 iliyopita! Na bado, bado tunatarajia kuona rubani kwenye chumba cha rubani. Sivyo?Katika: Kwenye AI, Pilot, Magari Yanayojiendesha. na Swali la Nyuki lengo langu lilikuwa kuashiria kwamba tunahitaji ukali zaidi katika kudhibiti matarajio ya AI. Hakuna wiki inapita, bila msukumo mkubwa wa kuonyesha jinsi baadhi ya vichwa vya habari vinavyopotosha. I dont mind ni kiasi gani cha pesa kinatumika kujenga hype as long as wanahisa wa mashirika mbalimbali WANAELEWA kuwa kujiendesha bado si kitu zaidi ya majaribio. Pengine ni mojawapo ya majaribio ya GHARAMA ya kibiashara kuwahi kufanywa lakini lets call the spade, spade. Kuweka NADHARIA KINYUME kwenye mtihani hebu nikuulize: Je, ni nini kinyume na KUJIENDESHA? Jibu: KUJIGEGESHA.Kwa hivyo katika hatua hii, ningependa kuhamia eneo ambalo halijapata huduma ya magari yanayojiendesha na kukuambia kwa nini inapaswa. Ninazungumza kuhusu athari kubwa ya teknolojia ya kujiegesha na matumizi kwenye SmartCities kote ulimwenguni! Mageuzi ya Kuegesha Self PGS 1.0Katika mazingira mengi ya kisasa ya mijini, idadi ya magari inaongezeka kwa kasi. Upatikanaji wa nafasi za maegesho ya umma katika miji mikubwa hauwezi kukidhi ongezeko la mahitaji. Kwa miaka mingi, mifumo ya usimamizi wa miundombinu ya maegesho ilishindwa kudhibiti nafasi za bure za maegesho. Kama matokeo, mara nyingi, dereva hakuweza kupata nafasi tupu, haraka na ilimbidi kuzunguka kuunda foleni za trafiki. Masuluhisho ya mapema kwa matatizo kama haya yanajumuisha Mifumo ya Miongozo ya Maegesho (PGS) 1. 0 ikilenga: Kuongoza madereva moja kwa moja kwenye nafasi ya kwanza inayopatikana Kupunguza msongamano, uchafuzi wa mazingira na mfadhaiko chini ya shinikizo la wakati Kuokoa muda na pesa kwa madereva na wamiliki wa vituo / wasimamizi Manispaa, wamiliki wa gereji na waendeshaji, waligundua haraka kuwa PGS inaweza kuboresha huduma kwa wateja. & kuridhika, hasa, PGS inaweza: Kuongeza uaminifu wa wateja na ziara za kurudia Kuboresha faida na uchumi Kuongeza kiwango cha kujaza nafasi za maegesho Kuongeza thamani ya mali Zuia foleni nyingi langoni Kutoa faida ya ushindani na uwezo wa kuongeza viwango vya kila saaKihistoria, kuenea kwa mifumo ya PGS 1.0 kumetokea imekuwa na nguvu zaidi huko Uropa kuliko ilivyokuwa huko N/A. Licha ya ukweli kwamba maegesho ni tasnia ya dola bilioni 25 huko U. S. ilifanya kazi kwa miaka mingi kwa njia ya kawaida, bila kuzingatia uvumbuzi na maegesho mahiri. Kulingana na Frost & Sullivan anaripoti, robo bilioni iliyosajiliwa U.S. magari ya abiria yanasalia kuegeshwa zaidi ya asilimia 90 ya muda wote. Jumla ya idadi ya nafasi za maegesho katika nchi 28 za Umoja wa Ulaya inakadiriwa kuwa milioni 440, wakati Amerika Kaskazini ina nafasi milioni 800 kutoka gereji 40,000 na maeneo ya kuegesha magari. Inakadiriwa kuwa zaidi ya asilimia 30 ya trafiki katika jiji husababishwa na madereva. ambao wanatafuta sehemu ya kuegesha magari. Mifumo ya maegesho isiyofaa na isiyosimamiwa vizuri husababisha msongamano na kuongezeka kwa uzalishaji wa kaboni, na hivyo kupoteza muda wa wasafiri na kuathiri tija na fursa za kiuchumi. Kwa mfano, Jumuiya ya Maegesho ya Ulaya (EPA) imesisitiza kwa miaka, kwamba kuunda nafasi nyingi za maegesho mitaani na katika maeneo ya kuegesha magari, kunahatarisha ubora wa uwanja wa umma na nafasi kwa watembea kwa miguu katika maeneo ya mijini ya kati. Na licha ya kutambuliwa na Maegesho ya Kitaifa Kuhusisha kwamba unyumbufu wa bei ya nafasi za maegesho unaweza kutegemea thamani kwa mtumiaji wa mwisho na kulingana na wakati (km. eneo, usalama, urahisi na wakati wa siku, nk. , Nk. ) gharama zinazohusiana na usakinishaji wa PGS ziliendelea kuwa juu, kwa miaka mingi. Kwa hivyo ni kwa nini ni kidogo tu ambacho kimefanywa katika N/A wakati wa PGS 1. 0 zama? Labda, kwa mara nyingine, .uchumi ni wa kijinga? Ifuatayo, ni hesabu rahisi inayoelezea gharama ya PGS 1 ya kawaida. 0 kuhudumia magari 500, 1,000 na 2,000. Hata karakana ndogo ya maegesho ya ngazi mbalimbali yenye uwezo wa jumla wa magari 500 tu, inahitaji $ 40,000 CapEx na ada ya chini ya $ 2,000 ya matengenezo, juu ya gharama za ufungaji. Karibu PGS 2.0Kwa mara nyingine, kulingana na Frost & Sullivan anaripoti, jumla ya mapato ya soko la maegesho mahiri huko Uropa na Amerika Kaskazini yalifikia dola bilioni 7.05 mnamo 2014 na inatarajiwa kukua kwa kiwango cha ukuaji wa kila mwaka (CAGR) cha 18% hadi kufikia $43. Bilioni 56 mnamo 2025. Fursa mahususi za ukuaji zinatarajiwa kwa waendeshaji maegesho kupitia kuongeza suluhu za maegesho zinazowezeshwa na teknolojia. Sahau ishara zinazometa za LED zilizosakinishwa na waendeshaji maegesho PGS 2. 0 ni mtoto wa ubongo wa IoT. Yote ni kuhusu misemo ya buzz, kama vile kujifunza kwa kina, AI, uchanganuzi wa ubashiri na usindikaji wa lugha asilia. Hata hivyo, wakati huu, miji ni imara katika malipo. PGS 2.0 ni mojawapo tu ya suluhu MUHIMU za SmartCity. Iwe Barcelona, ​​New York, San Francisco, Amsterdam, Los Angeles unaipa jina hilo. Kwa kuwa miji hutumia nishati ya ulimwengu na kuzalisha 80% ya uzalishaji wa kaboni duniani, kupunguza msongamano wa usafiri na kuboresha ubora wa maisha katika miji ni kipaumbele cha juu kwa wapangaji wa miji. Hasa, San Francisco, inatoa hati za kina za Tathmini ya Mradi, data ya kiufundi. miongozo, na vipimo vinavyoruhusu manispaa yoyote kujifunza kutokana na uzoefu wao na kufuata nyayo zao, bila maumivu.SFpark ndiyo chapa ya SFMTAs katika usimamizi wa maegesho. Jiji lilifanya majaribio na kukuza teknolojia kadhaa zinazoibuka, zikiwemo mita mahiri, vihisi vya maegesho, na zana ya kisasa ya usimamizi wa data.Haishangazi, SFMTA ilitumia mikakati kadhaa ili kurahisisha kupata nafasi ya maegesho na kuboresha uzoefu wa maegesho, ikiwa ni pamoja na: Kuitikia mahitaji. bei Kurahisisha kulipa kwa mita na kuepuka manukuu Vikomo vya muda mrefu zaidi Kuboresha kiolesura cha mtumiaji na muundo wa bidhaa Taarifa iliyoboreshwa kwa madereva, ikiwa ni pamoja na ishara zisizobadilika za mwelekeo wa gereji na maelezo ya wakati halisi kuhusu mahali maegesho yanapatikana ndani na nje ya barabara kwa uwazi sana, kulingana na sheria, na mbinu inayotokana na data ya kufanya mabadiliko kwa bei za maegeshoOngeza magari ya umeme kwenye mchanganyiko na hitaji la kuongeza ujenzi wa vituo vya kuchaji na PGS 2.0 imefikia TIPPING POINT. Jiji baada ya jiji hatimaye limegundua kuwa mita za kuegesha zilizopitwa na wakati ndizo FACTOR ENDOWMENT yao ambayo haijathaminiwa zaidi. Vituo vya kuchaji barabarani, gereji za maegesho ya orofa nyingi, vituo vya ununuzi, hoteli na mikahawa vyote vinaweza kuunganishwa na programu za PGS 2.0. Kwa upande mwingine, italinda mapato ya jiji kutoka kwa wateja waliofungwa. Maegesho ya Peer-to-peer (P2P), uwekaji nafasi ya maegesho mtandaoni, na masuluhisho ya malipo ya maegesho ya simu tayari yako hapa. Maegesho ya kibinafsi ya Smart inatarajiwa kuwa sehemu muhimu ya mapato ya SmartCities. Makampuni kama vile wanatabiri SmarCities kuongeza mapato kutokana na maegesho kwa wastani wa 2030%Inafaa kutaja kuwa gharama ya PGS 2.0 ni ORDER OF MAGNITUDE gharama nafuu kuliko ile iliyotangulia. Sensorer za sumaku zisizo na waya hugundua kwa usahihi uwepo wa magari. Vitambuzi vina betri iliyojengewa ndani, miaka 5 iliyopita, au zaidi, na ina vipengele vya hivi punde vya mawasiliano visivyotumia waya. Inachukua dakika chache tu kusakinisha vitambuzi vilivyowekwa kwenye bomba au vilivyopachikwa kwenye uso kwa vile vinaweza kuunganishwa kwenye uso wowote. Vile vile, usakinishaji usiotumia waya ni wa haraka kupeleka na ni rahisi kutunza. Cables zote za umeme na harnesses za gharama kubwa zimekwenda, na hivyo ni maonyesho ya LED mkali. Programu za simu zinazosaidiwa na GPS zinafanya kazi hiyo kwa uaminifu. Na mwisho, lakini sio uchache, utumiaji wa pasiwaya mara nyingi hutegemea ZigBee Open Standard iliyoundwa kwa uwazi kwa udhibiti wa vitambuzi. Teknolojia hii inategemea IEEE 802.15.4 Kiwango cha Kimataifa ambacho kinaruhusu utendakazi wa gharama ya chini, wa chini, na salama kati ya mitandao ya hisi. Iliundwa kutoka chini hadi kuwa rahisi na ya bei nafuu kuliko Bluetooth, au Wi-Fi. Mstari wa chini: PGS 2. 0 inatoa fursa ya kipekee ya Kujiegesha kwa manispaa nyingi leo! SmartCities bila utaalamu wowote wa awali wa PGS INAWEZA KURUKA KIZAZI CHOTE CHA TEKNOLOJIA iliyotengenezwa miaka iliyopita. Na wapangaji wa jiji wanaweza kuleta uwekaji nguvu wa PGS 2.0 kwa usafiri wa mijini popote duniani. Nimeona hali kama hiyo nyuma mwishoni mwa miaka ya 90 nikiwa kwenye kazi kutoka Benki ya Dunia nchini Estonia. Baada ya kujifunza juu ya utaalamu wa kugundua utakatishaji fedha wa International Neural Machines Inc. (msingi wangu wa AI, uanzishaji wa utambuzi wa muundo) na mwingiliano wetu na FinCEN huko Washington na FINTRAC huko Ottawa Niliombwa kutembelea Tallinn, Estonia, ili kukutana na maafisa wa Benki Kuu ya Estonias. Nikiwa njiani kuelekea Estonia, nilisimama huko Stockholm, Uswidi nikikaa siku chache kwenye Hoteli ya Sheraton. Muunganisho wa Intaneti kwenye hoteli ulikuwa wa polepole sana na wa gharama kubwa sana. Ilionekana kama modemu ya kupiga simu ya kupiga simu. Kwa hivyo fikiria mshangao wangu, nilipogundua makumi ya vituo vya mtandao visivyolipishwa, vya kasi ya juu na vya macho kwenye uwanja wa ndege wa Tallinns. Ilifadhiliwa na EU muda mfupi kabla ya kuwasili kwangu, lakini kwa sababu fulani, ilionekana kutoshea vizuri ndani ya jengo la kisasa la terminal. Oleg Feldgajer ndiye Rais. & Mkurugenzi Mtendaji wa Canada Green ESCO Inc. Oleg anaweka kampuni nafasi ya kuwa kiongozi katika kufadhili miradi na ubia iliyoimarishwa ya AI ya nishati ya kijani. Dhamira ya CGEs ni kuongoza biashara ZINAZOKUMBUKA katika NISHATI & USAFIRI kuelekea mifano ya biashara yenye faida. Oleg ana shauku juu ya misheni kama hiyo, na anaamini kabisa kuwa bila uvumbuzi wa msingi wa AI, sote tutasongwa na hewa chafu na maji machafu mapema. CGE inapeana ufadhili wa 100% (wa kulipwa na usio na malipo) kwa wateja wake na hutumia hifadhi kubwa za usawa, na deni lisilo la malipo. Oleg hutoa mawazo mapya na ya kibunifu kwa biashara zenye nia wazi zinazokumbatia zote mbili: mantiki NA angavu nyemelezi. CGE inasimama kinyume & modus operandi yake ni rahisi sana: Ikiwa CGE haijaalikwa kujiunga na BOD yako, au Bodi ya Ushauri tumeshindwa! SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Kihisi Bora cha Kuegesha kwa Gari Lako | Sonik GPS
Sensorer ya maegesho mahiri yenye utendaji wa ajabu, utendakazi rahisi, muundo maarufu, hali bora ya kufanya kazi na ubora wa juu.Mfano: Mfumo wa Sensor ya Maegesho ya Video ya SNK-0414.3MTFT yenye CameraFeature4. Kichunguzi cha TFT cha inchi 3 kimeundwa ndani ya kioo Muundo thabiti wa kivuli cha jua unaozungukaBadili kitendaji cha stendiInafaa kwa ajili ya kamera/DVD/VCD kichezaji kipaumbele cha kamera ya mwonekano wa nyuma Azimio: 480 x 234 dotsUgavi wa nguvu: 12V DCUdhibiti wa mbali na menyu ya OSD Sensa yenyewe inaweza kutambua vitambuzi vyenye hitilafu ikiwa hali isiyo ya kawaida itatokea. KWA maelezo zaidi tembelea: gl/djjaeSEmail: support@soniktechnologies.inCorporate Help Line: 918824866866 SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Soko la Sensorer za Kamera ya Magari hadi Kuongezeka: Sensorer za Maegesho ili Kutawala
UtanguliziKukuza mapendeleo ya wateja kwa starehe ya ndani ya gari na urahisi wa kuendesha gari kunasababisha uboreshaji wa kidijitali wa magari ya abiria. Vipengele kama vile infotainment ya skrini ya kugusa na kamera za kuegesha nyuma, ambazo hapo awali zilisakinishwa tu kwenye magari ya juu, zinakubaliwa sana katika magari yanayozalishwa kwa wingi. Usambazaji wa mifumo ya ADAS inayozingatia maono pia inatuonyesha kuwa magari ya abiria yanaelekea kwenye njia ya mageuzi ya magari yanayojiendesha. LiDAR, RADAR na vitambuzi vya kamera ni vitambuzi vitatu muhimu vinavyotumika sasa kutambua kitu katika magari yenye vifaa vya ADAS. Blogu hii itajadili aina za vihisi vya kamera za magari, matumizi yao, vichochezi vya ukuaji, hali ya ushindani katika soko la vihisi vya kamera za magari.AinaKwa ujumla, kulingana na teknolojia ya kuhisi kamera, mifumo ya kamera ama inaweza kuainishwa kuwa na chanzo kimoja cha maono, i. E. , maono-mono au mchanganyiko wa angalau mifumo miwili ya maono ili kuunda maono ya stereo. Mfumo wa Monovision hutumia kitambuzi kimoja kunasa urefu na pumzi ya picha, na ni njia maarufu na ya bei nafuu ya kunasa picha za pande mbili kama vile ishara za trafiki. Mfumo wa maono ya stereo hutumia vihisi viwili, moja kwa ajili ya kunasa picha (kama maono ya mono) na nyingine kwa kunasa maelezo ya kina. Mifumo ya kamera za stereo hutumika kunasa picha za 3D na maelezo ya umbali (kama vile mifumo ya RADAR na LIDAR).Vihisi vya kawaida vya kamera vinafaa kufanya kazi katika mwanga unaoonekana, lakini hutoa changamoto ya kuona kitu usiku. Ili kushughulikia suala hili, watengenezaji otomatiki wanaunganisha vihisi vya infrared katika mifumo ya kamera ili kutoa ramani za joto za picha, kwa kugundua tofauti za halijoto kati ya kitu (kwa mfano mtu binafsi) na mazingira yake iliyoko. Mifumo hii ya kamera kwa ujumla hutumika katikaSoma zaidi SWALI LINALOHUSIANA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Jinsi AI Inabadilisha Sekta ya Elimu
Artificial Intelligence ni sehemu ya maisha yetu ya kila siku sasa. Teknolojia hii hutuzunguka kutoka kwa mifumo ya otomatiki ya maegesho, vitambuzi mahiri vya picha hadi usaidizi wa kibinafsi. Vile vile, katika elimu, akili ya bandia inaonekana, na mbinu za jadi zinabadilika sana. Shukrani kwa maombi mengi ya AI ya elimu, ulimwengu wa kitaaluma unakuwa rahisi zaidi na wa kibinafsi. Kwa kuwa nyenzo za kielimu zinapatikana kwa kila mtu kupitia vifaa mahiri na kompyuta, hii imebadilisha jinsi watu wanavyojifunza. Wanafunzi leo hawahitaji kuhudhuria madarasa ya kimwili ili kusoma mradi tu wana kompyuta na uhusiano wa internet. AI pia inaruhusu kazi za usimamizi kuwa za kiotomatiki, ikiruhusu taasisi kupunguza muda unaohitajika kukamilisha kazi zenye changamoto ili waelimishaji waweze kutumia muda mwingi na wanafunzi. Sasa ni wakati wa kujadili mabadiliko yanayoletwa na AI katika elimu.Urahisishaji wa kazi za usimamiziKampuni za Kukuza Programu za Kielimu zinaweza kusaidia katika kuharakisha walimu na taasisi za kitaaluma kiotomatiki katika kutekeleza majukumu ya usimamizi. Waelimishaji hutumia muda mwingi kupanga mitihani, kutathmini kazi ya nyumbani, na kuwapa wanafunzi wao majibu muhimu. Walakini, teknolojia inaweza kutumika kurekebisha kazi za uwekaji alama zinazohusisha majaribio mengi. Hiyo ina maana kwamba maprofesa wangekuwa na muda zaidi kuliko kutumia muda mrefu kuwaweka alama na wanafunzi wao. Tunatarajia zaidi kutoka kwa AI. Watoa huduma za programu wanabuni njia bora za kupanga majibu yaliyoandikwa na insha za kawaida. Idara nyingine ambayo hupata mengi kutoka kwa AI ni bodi ya uandikishaji shule. Akili BandiaUpatikanaji wa Elimu BoraKatika enzi ambapo teknolojia inadorora duniani, elimu bora katika mfumo wa maudhui mahiri pia hufanywa kufikiwa zaidi na watu wengi zaidi. Kwa utumizi wa hali ya juu wa AI uliotengenezwa na Makampuni ya Juu ya Programu ya AI, waelimishaji wanaweza kuweka maudhui katika sehemu mbalimbali za nchi kulingana na mahitaji ya ndani ya wanafunzi. Mara nyingi hutoa elimu kupitia maudhui ya mtandaoni kama vile mikutano ya video, mihadhara, n.k. Hata vitabu vya kiada vimebadilika kwani mifumo ya AI sasa inatumika kuunda vitabu vya kidijitali kwa mada/mandhari mahususi. Mafunzo Yanayobinafsishwa Je, umeangalia Netflix kwa aina ya mapendekezo maalum? Teknolojia hiyo hiyo inatumika kufundisha wanafunzi shuleni. Mifumo ya kitamaduni inapaswa kuhudumia sehemu ya kati, lakini isiwahudumie vya kutosha wanafunzi. Mtaala uliundwa kwa kulenga asilimia 80 ya kati ili kuendana na wanafunzi wengi iwezekanavyo. Hata hivyo, wakiwa katika asilimia 10 bora, wanafunzi wanatatizika kufikia uwezo wao kamili. Bado, wanapokuwa chini ya asilimia 10, wanapitia matatizo. Lakini walimu si lazima wabadilishwe wakati AI imeanzisha, lakini wanaweza kufanya vyema zaidi kwa kutoa mapendekezo ya mtu binafsi kwa kila mwanafunzi. AI hubinafsisha kazi za darasani na mitihani ya mwisho ili kuhakikisha wanafunzi wanapokea usaidizi bora zaidi. Utafiti unaonyesha kuwa moja ya funguo za kufunza kwa mafanikio ni maoni ya papo hapo. Wanafunzi hupokea majibu yaliyolengwa na kubinafsishwa kutoka kwa walimu wao kupitia programu zinazoendeshwa na AI. Walimu wanaweza kufupisha masomo kuwa flashcards na miongozo mahiri ya kusoma. Kulingana na changamoto wanazokabiliana nazo katika kusoma nyenzo za darasani, wanaweza pia kufundisha wanafunzi. Tofauti na siku za nyuma, wanafunzi wa chuo sasa wanaweza kuwa na muda zaidi wa kutangamana na walimu. Kujifunza Ulimwenguni Hakuna kikomo kwa elimu, na akili ya Bandia inaweza kusaidia kuondoa mipaka. Teknolojia huleta mabadiliko makubwa kuwezesha ujifunzaji wa kozi yoyote wakati wowote na kutoka mahali popote duniani. Elimu inayoendeshwa na AI hutoa ujuzi muhimu wa IT kwa wanafunzi. Pamoja na uvumbuzi zaidi, anuwai ya kina zaidi ya kozi za mkondoni itapatikana, na wanafunzi watajifunza kutoka popote walipo kwa msaada wa AI. Elimu Ingekuwa jambo la kufurahisha Mbinu nyingi huruhusu Akili Bandia kufanya kujifunza kuwa shughuli ya kufurahisha zaidi. Inaweza kuunda aina ya tajriba ya kushirikisha ambayo unahitaji kuwavutia wanafunzi katika darasa lao. Katika teknolojia mbalimbali za uigaji na michezo ya kubahatisha, akili ya bandia tayari inatumika ambayo inaweza kuchukua jukumu kubwa katika suala hili. Sasa, Akili Bandia inaweza kufanya elimu iwe rahisi zaidi na ya utambuzi zaidi. Inaweza kutumika kuwashawishi wanafunzi kukuza ujuzi wao. Pamoja na manufaa yake mahususi, uwepo wa AI unaendelea kuvimba na, licha ya umuhimu wake unaotarajiwa katika nafasi ya elimu, inaweza kutushangaza kwa thamani ya juu zaidi katika wakati ujao SWALI LINALOHUSIANA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Tumeunda Mtandao Kubwa Zaidi Nchini wa Vihisi Maegesho Ili Kutuma Vihisi Maegesho Kuzimu
Septemba iliyopita, tulisakinisha vitambuzi vya kuegesha macho ili kupima ukaaji wa zaidi ya maeneo 500 ya maegesho ya barabarani katika jiji la wilaya ya chuo kikuu cha Braunschweigs. Huo ndio usakinishaji mkubwa zaidi wa vitambuzi vya maegesho kuwahi kutandazwa katika anga za umma nchini Ujerumani na jambo moja ni hakika: Tutaufanya wa mwisho. Hii ni hadithi ya juhudi kubwa, kampuni ya AI iliyofanya kutafuta ukweli wa msingi. data ili kuongeza algorithms yake. Hii pia ni hadithi nyuma ya kipande kizuri cha uhandisi, ambacho kilitokea kuwa matokeo ya dhamira kuu na hatimaye haitafanywa tena. Yote hayo kwa ajili ya teknolojia yenye usumbufu zaidi, inayoendeshwa na data. Kwa kuwa, huko Bliq, tunafanyia kazi algoriti za ubashiri ili kuiga upatikanaji wa maegesho kulingana na data ya trafiki, tuna hitaji la asili la data ya ukweli wa msingi ya umiliki wa maegesho ya maisha halisi. katika eneo la kumbukumbu. Ili kupata aina hiyo ya data, tuliamua kuunda usanidi wetu wenyewe, wa ulimwengu halisi wa majaribio wa vitambuzi vya maegesho ambavyo hupima ukaaji wa zaidi ya maeneo 500 ya maegesho ya barabarani, katika muda halisi, saa 24 kwa siku. Kwa makala haya, sisi ningependa kushiriki baadhi ya maarifa kuhusu juhudi za uhandisi ambazo zimeingia katika mradi huu. Hasa, zungumza vyema kuhusu tovuti ya majaribio tuliyochagua, usanifu wa mfumo na kitambuzi halisi tulichobuni na kuunda ili kukusanya data. Tovuti ya majaribioWakati mwingine, kampuni za AI zinahitaji kuwa wabunifu linapokuja suala la kukusanya ukweli wa msingi kwa miundo yao. Kwa upande wetu, kuiga upatikanaji wa maegesho ya magari, hii ilimaanisha kutafuta wilaya ambayo inaafiki vigezo fulani kulingana na mtiririko wa trafiki, matumizi na idadi ya watu. Tulichagua wilaya ya chuo kikuu huko Braunschweig kwa ushawishi wake mkubwa wa nafasi ndogo kulinganishwa: Kusini, tuna kampasi kuu ya vyuo vikuu inayovutia maelfu ya wanafunzi na mamia ya wafanyikazi kila siku. Hata zaidi upande wa kusini, katikati mwa jiji na maduka na vivutio vyake ni umbali wa dakika chache tu (haujaonyeshwa kwenye ramani hapo juu). Sehemu ya kaskazini ya wilaya huunda eneo la makazi na maegesho ya barabara ya umma, yasiyo ya vikwazo. Watu wengi wanaoishi katika eneo hili ni wanafunzi au wameajiriwa na tasnia ya magari ya ndani. Idadi kubwa ya wakaazi husafiri kwenda kazini kwa kutumia magari ya kibinafsi. Wilaya imetenganishwa na barabara ya mduara ya ateri, ambayo inakumbatia wilaya ya katikati mwa jiji.Jinsi mfumo unavyofanya kaziUsanifu wa msingi wa mfumo wa usakinishaji wa kihisi ni rahisi sana na kimsingi kile ambacho mtu angetarajia kutoka kwa programu nyingi za IoT: Kipande kidogo cha maunzi kinawekwa mahali fulani. katika ulimwengu wa kweli na hutuma data kwa wingu backend. Mazingira ya nyuma huhifadhi data na kuifanya ipatikane kwa usindikaji zaidi, kutumika kama ukweli wa msingi kwa juhudi za kujifunza kwa mashine au kwa taswira rahisi tu katika programu au programu ya wavuti. Sharti gumu: Faragha kwa muundoNini maalum kuhusu usanifu wa vitambuzi ni hesabu yenye nguvu sana. nguvu tuliyoweka ukingoni: Kwa sababu ya mahitaji ya udhibiti katika Nafasi ya Umma ya Ujerumani ambayo pia yamechochewa na majadiliano ya hivi majuzi na yanayoendelea ya GDPR, hatukuweza kuchakata picha kwenye wingu la mbali lenye rasilimali nyingi za kukokotoa. Ndiyo maana tulihitaji kufanya yote. kuinua nzito kwa kuamua maeneo wazi moja kwa moja kwenye kifaa cha sensor badala ya mahali pengine. Upande wa juu kuhusu hili ni kwamba mbinu hii haitumii kiasi kikubwa cha data kwa kutuma picha na kurudi. Badala yake, tunaweza kuweka gharama za uendeshaji za vitambuzi kwa muunganisho pia ndani ya masafa ya chini kiasi. Kwa upande wa chini, kuandaa kifaa kwa nguvu ya kutosha ya kukokotoa ili kufanya uchanganuzi wa picha kunahitaji juhudi nyingi za ziada katika ukuzaji wa maunzi. Kwa nini tusitumie kihisi kingine cha kuegesha? Kwa nini tumeamua kupitia uchungu wa kubuni na kujenga kihisi chetu cha kuegesha magari badala ya kununua tu mojawapo ya mifano mingi ya sensa iliyokamilika ambayo tayari inapatikana huko nje? Kuna majibu matatu kwa hilo: sikujua jinsi uundaji wa kifaa kipya utakavyokuwa ;)Vihisi vya kuegesha vilivyopo vyote vilikuwa na dosari fulani: Hali ya udhibiti ilitukataza kutumia aina yoyote ya suluhisho linalopatikana, la macho, kwa kuwa mifumo ya aina hii ingekiuka faragha. Vihisi vilivyowekwa kwenye uso haviwezi kuhimili kuondolewa kwa theluji wakati wa msimu wa baridi. Na mwishowe, vitambuzi vya ardhini viligharimu sana na hata kusakinisha ni ghali zaidi. Tulikuwa kwenye bajeti finyu sana tulipoanzisha mradi huu. Tuliibana kampuni kabisa katika hatua hii: Pesa zetu zilijumuisha baadhi ya fedha za serikali, mapato ya kwanza na baadhi ya bei tulizoshinda hapa na pale. Miundo mingine ya vitambuzi iliyo na lebo ya bei ya kitu kati ya 75 na 250 EUR kwa kila sehemu ilikuwa ya bei ghali kwetu kwa wakati huu. Kihisi kipya cha kuegesha machoWazo la kanuni ya kufanya kazi ya kitambuzi chetu lilikuwa rahisi: Tuma kanuni sawa tuliyokuwa tayari tumetayarisha katika mradi wetu wa awali wa utafiti kuhusu maunzi ya chini kabisa, iunganishe kwenye mtandao, weka kila kitu kwenye kisanduku kisichozuia maji na uipachike. kwa nguzo nyepesi. Algorithm yenyewe kimsingi ni kiainisha picha, ambacho kinahitaji maeneo yaliyoainishwa ya kupendeza kutazama. Madhumuni ya asili ya muundo huo yalikuwa kubinafsisha uchanganuzi wa nafasi ya maegesho katika safu kubwa za picha tulizokusanya katika mradi uliopita na kamera za nje ya mtandao. Changamoto sasa ilikuwa tu kubuni kitengenezo cha maunzi kinachofaa chenye nguvu ya kutosha ya kukokotoa, kupunguza kielelezo ili kitekeleze usanidi huu na kuhakikisha ugavi wa nishati unaoendelea. Hii ilikuwa orodha yetu ya matamanio ya vipimo:Gharama ya chini kwa kila eneo: Vipengee vya kawaida Masafa ya kipimo hadi dakika 3 hadi sekunde 30. Utambuzi thabiti dhidi ya hali ya hewa, mabadiliko ya mwanga na kuegesha magari kwa njia isiyo sahihi (k. G. gari moja likiwa na sehemu mbili)Kufuatilia hali ya afya ya kifaaChaguo la masasisho ya programu ya mbaliMatumizi ya chini ya nishati kwa miaka 25 maisha muhimu yaProgramuProgramu ya kihisi ina tabaka tatu: Mfumo wa uendeshaji, ambao ulikuwa uundwaji maalum wa mradi huu, utaratibu mkuu wa kudhibiti utendakazi wa vihisi vyote na kielelezo halisi cha kujifunza kwa mashine kwa ajili ya utambuzi wa mahali wazi.Mfumo wa uendeshajiKwa kuendesha kielelezo kamili cha maono ukingoni, tuliamua haraka kwamba tungehitaji usanidi wa programu kwa njia kubwa kuliko katika miradi mingine ya maunzi ya IoT. Uamuzi ulifanywa kujenga usambazaji maalum wa Linux kwa kutumia Yocto. Kwa njia hii, tunaweza kuwa na udhibiti kamili juu ya kila kitu ambacho OS inafanya. Vipengele vya msingi vilikuwa sehemu mbili tofauti, ili kuweza kufanya masasisho ya mfumo wa faili na sehemu za kubadilishana, idadi ya maktaba, zinazohitajika na utaratibu wa msingi na uwekaji upya wa walinzi. Kidhibiti cha maunzi cha SBC chetu huwasha kifaa tena ikiwa chochote kisifanye kazi inavyotarajiwa. Kuwa na mita za matofali mahiri juu ya ardhi kwenye nguzo za mwanga kwa sababu ya hitilafu kwenye programu inaweza kuwa hali mbaya zaidi. Utaratibu wa kimsingi ni wajibu wa kuendesha kigunduzi katika muda unaoweza kurekebishwa, kufuatilia hali ya afya ya vitambuzi na kuwasiliana na backend (kurejesha data ya usanidi na kutuma masasisho). Utaratibu wa kimsingi unatekelezwa katika Python. Hili lilitupa unyumbulifu mkubwa na uchakataji wa picha uliorahisishwa sana, kwa kuwa tunaweza kutumia msingi mkubwa wa msimbo wa Python ambao tayari tunao katika kampuni.Jambo moja kuu kuhusu muundo wa programu ni uwezo wake wa masasisho huru ya mbali ya kila sehemu ya mtu binafsi: Kutoka kwa muundo wa ugunduzi juu ya msimbo wa chanzo kwa utaratibu wa msingi hadi kernel au hata mfumo mzima wa faili kila sehemu inaweza kubadilishwa kwa mbali. Inakabiliwa na mabadiliko ya haraka katika CV na uga wa kujifunza mashine kwa ujumla, tulitaka kuhakikisha kuwa msimbo unaotumia vitambuzi utakuwa wa hali ya juu katika muda wote wa maisha. Kujifunza kwa MashineIli kutekeleza kazi ya kugundua, tulichukua toleo la tensorflow na baada ya kurekebisha kidogo hatimaye tukalifanya kazi kwenye usanidi wetu. Hili likifanywa, tunaweza kupeleka tensorflow yoyote iliyofunzwa awali ambayo ingefaa kwenye kumbukumbu ya GPU. Tuliamua kutumia MobileNet, kwa kuwa ilionyesha uwiano bora kati ya usahihi na utendakazi kwenye usanidi wetu. Pia tuliangalia mbinu zingine kadhaa kulingana na vipengee vya kawaida vya maono ya kompyuta kama vile vipengele vya HOG, histograms, nk. pamoja na viainishi vya kawaida vya kujifunza kwa mashine kama vile SVM. Ingawa majaribio haya yalisababisha utendakazi wa hali ya juu wa kukokotoa kwa sababu ya muundo rahisi zaidi wa muundo ikilinganishwa na MobileNet, usahihi wa muundo ulikuwa chini, ambao unaweza kuelezewa na mapungufu ya kawaida ya maelezo ya kawaida ya vipengele vya CV (utofauti mdogo, utofauti wa ukubwa). Utengenezaji wa maunzi na maunzi ulikuwa uzoefu mpya kabisa kwetu, kuwa kampuni safi ya programu hadi wakati huu. Ingawa Mathias, CTO wetu, alikuwa amefanya kazi ya kubuni vifaa vya elektroniki katika kazi yake ya awali na Volkswagen R &D, kampuni yetu haikuwa tayari kabisa kwa kazi ya ukuzaji wa maunzi na kuangalia nyuma kwa uaminifu, bado haiko leo.Hata hivyo, tulihitaji muundo tendaji ambao ulikuwa rahisi kutengeneza na kusawazisha na rasilimali tulizokuwa nazo kama kampuni iliyofungwa buti kwa wakati huu. Kwa hivyo, orodha yetu ya mahitaji haraka ilionekana kuwa kama hii:Kipochi kinahitaji kuzuia maji na Sensor ya 3d-printable inapaswa kuwa na uwezo wa kufanya kazi kwa angalau saa 12 kwenye betriKamera inapaswa kulindwa dhidi ya mvua na kunyunyizia maji na kufanya kazi gizani vile vile. inahitaji kushikilia kamera, kihisi joto/unyevu, moduli ya LTE, kompyuta ya ubao mmoja na baadhi ya vifaa vya elektroniki vya nishati kwa ajili ya kubadilisha voltage hadi kiwango kinachofaa. Betri inahitajika ili kuendelea kufanya kazi wakati nguzo ya mwanga imezimwa (wakati siku)Mpangilio mzima unahitaji kuwa wa msimu ili kuwezesha usakinishaji na kuweza kubadilishana vijenzi kimoja endapo kutashindikana. Inahitaji pia kuwa na rangi ya kijivu ndogo na iliyopakwa rangi ili ionekane isiyovutia katika mazingira yake ya uendeshaji Hali ya uendeshaji kutoka -20 C hadi 70 C (kwa kuwa usanidi unaweza kuwa na joto sana wakati wa kiangazi unapoangaziwa jua kabisa)Tulianza na muundo unaojumuisha infrared. LED (kama vile kamera nyingi za nje wanazo) ili ziweze kufanya kazi katika hali ya usiku. Walakini, chaguo hili la muundo lilikuja na dosari kadhaa: Taa hizi za LED zilitumia nguvu nyingi (ikilinganishwa na vifaa vingine vya elektroniki), na kufanya usambazaji usio wa kawaida na hivyo kuwa muhimu. Licha ya matumizi makubwa ya nguvu, hawakuwa na uwezo wa kuangaza uwanja mzima wa kuona. Pengine tungehitaji taa ya nje ya IR, ambayo, tena, haikuwa mbadala mbaya. Na hatimaye, muundo wa viungio vya LED haukuwa mzuri sana pia. Ili kuondokana na tatizo la utendakazi wa usiku tuliamua kutumia mpangilio wa kamera tuli: Kwa kuwa nafasi ya kamera ni tuli na vitu tunavyojaribu kutambua kwa kawaida pia vimetulia, tunaweza kuongeza mwangaza na vihisi mwanga ili kufanya kazi na mwanga uliobaki pekee. Kwa hivyo tulibatilisha udhihirisho wa ndani wa kamera na udhibiti wa ISO na tukaandika kitanzi rahisi cha maoni ambacho hurekebisha mipangilio ya mwanga kulingana na mng'ao wa fremu iliyonaswa mara ya mwisho. Mbinu hii ilifanya kazi vizuri kabisa, kwa kuwa katika mitaa mingi kuna mwanga wa mabaki wa kutosha kutoka kwa taa za barabarani. Baada ya marudio kadhaa, hatimaye tulimaliza muundo kama inavyoonyeshwa hapo juu: Kamera inakaa ndani ya koni ili kulindwa dhidi ya maji ya kunyunyiza. na jua reflexes iwezekanavyo. Vifaa vya elektroniki vimewekwa kwenye tundu ndani na kebo ya utepe huunganisha kamera kwenye ubao kuu. Chini inaweza kutolewa na imewekwa kwenye kesi na screws nne za kawaida. Kwa kuwa kesi hiyo imechapishwa katika ABS, karanga za quadratic hukaa katika kukata ili kuhakikisha kwamba screws inaweza kukazwa vizuri. Kiungio kinachofanana na GoPro huunganisha kipochi na kile cha kupachika, ambacho huunganishwa kwenye nguzo ya mwanga kwa kutumia mkanda wa kawaida wa chuma. Sehemu zote zimeboreshwa kwa uwezo wa 3d, ambayo inamaanisha hakuna overhangs nzito, leta nyuso zinazofanana kwa ubora wa juu wa uso. Hatimaye, kisanduku cha betri kinatenganishwa na kihisi kwa ajili ya huduma bora. Ni sanduku la kawaida la ABS lililoundwa kwa sindano na lina 4. Betri inayoongoza ya 5 Ah 12V na kitengo cha kuchaji, ambacho huchukua pembejeo ya 230V (ambayo ni volteji ya taa nyingi za barabarani nchini Ujerumani). Nini kifuatachoData, ambayo tunakusanya katika mradi huu wote inatusaidia sana kuboresha uelewa wetu (na pia algoriti) ya jinsi maegesho yanavyofanya kazi katika hali tofauti za trafiki na miktadha mbalimbali ya mambo yanayoathiri upatikanaji wa maegesho. Tutachapisha zaidi kuhusu matokeo halisi kutoka kwa mtazamo wa sayansi ya data hivi karibuni. Pia tutatumia muda na kwenda katika maelezo zaidi ya sehemu ya programu na hatimaye hata tutafungua programu-msingi, pamoja na miundo ya maunzi.ShukraniKwa wakati huu, tungependa kutoa shukrani zetu kwa jiji la Braunschweig kwa kutupa ufikiaji wa miundombinu ya trafiki kusaidia mradi huu. Hawakutoa tu ruhusa zote muhimu, lakini pia walifunika sehemu za gharama. Pia tungependa kutuma shukrani nyingi kwa opereta wa trafiki wa ndani Bellis na mtoa huduma wa nishati BS Energy kwa usaidizi kuhusu usakinishaji na usambazaji wa nishati ya vitambuzi.Kuhusu mwandishiJulian ni Mkurugenzi Mtendaji na Mwanzilishi Mwenza wa Bliq, Berlin. - kampuni ya teknolojia. Bliq hutoa ramani za maegesho ya moja kwa moja kwa watengenezaji katika uhamaji. SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Mafunzo ya DIY ya Kujenga Mita Mahiri ya Kuegesha
Miji inazidi kuwa nadhifu, na kikundi chetu cha sauti kinatumai kuwa suala la kwanza wanalosuluhisha ni trafiki. Na sababu moja ya maumivu ya kichwa ya trafiki ni maegesho. Kwa hivyo, tunawezaje kuitatua? Kwa mita mahiri ya kuegesha! Mafunzo haya yanaonyesha jinsi ya kuunda mfano wa mita mahiri ya kuegesha inayowezeshwa na IoT kwa kutumia IBM Bluemix na PubNub. Programu ina vipengele vitatu vya msingi: Kumwonyesha dereva mwonekano wa wakati halisi wa maeneo ya maegesho yanayopatikana na kuchukuliwaKumruhusu dereva kuhifadhi nafasi ya kuegesha Kufuatilia kiotomatiki bili kulingana na vitendo vya madereva (kama vile kuingia na kuondoka kwenye nafasi ya maegesho) Kuweka Mradi na Repo ya Msimbo KamiliMradi huu ni jaribio kubwa la DIY kwa wapenda IoT. Kwa hivyo ikiwa ungependa kuijaribu, nenda kwa GitHub kwa msimbo kamili wa chanzo wa mradi wa bluemix-parking-meter.Rejelea maagizo ya muundo na usome faili kwa hatua za kina, kuanzia kusanidi maunzi hadi kupangisha na kuendesha programu. . Ili kupangisha programu hii, utahitaji kuunda akaunti ya Bluemix na PubNub. Tembelea ukurasa wa kujisajili wa IBM Bluemix na ukurasa wa nyongeza wa PubNub ili kuunda akaunti zako husika. Huduma zote mbili hutoa akaunti ya kiwango cha bure ili kucheza karibu na matoleo yao. VipengeleKuna vipengele vitatu vya programu:Seva ya Kusimamia Maegesho (PMS) hufuatilia nafasi zote za maegesho na kudhibiti upimaji wa mita na malipo kwa watumiaji wote. Mfumo wa maunzi wa IoT huunganisha nafasi za maegesho na PMS na pia hutambua kuwepo au kutokuwepo kwa gari.Mobile App inatoa kiolesura rahisi ili kumsaidia dereva kupata nafasi wazi na kudhibiti matumizi na malipo yake ya maegesho. Jukwaa la maunzi linaendeshwa na Arduino Yun na hutumia vihisi vya ultrasonic kutambua kuwepo au kutokuwepo kwa gari katika nafasi ya kuegesha. PMS inatekelezwa kama seva ya programu inayoendesha kwenye Python. Hufuatilia vifaa vyote na kudhibiti utozaji na uwekaji nafasi. Mobile App (pia inajulikana kama Auto Park) ni programu ya Android ya Cordova na JavaScript. Seva ya maombi ya PMS inapangishwa kwenye jukwaa la wingu la IBM Bluemix na mawasiliano yote kati ya PMS hadi maunzi na PMS kwenye programu ya simu ya mkononi yanaendeshwa na PubNubs Realtime Data Stream Network.HardwareIfuatayo ni orodha ya vipengele vya maunzi vilivyotumika kwa mradi huu:Arduino YunHC -Sensor ya ultrasonic ya SR04 (Nambari 3. )Mpangilio wa sampuli kwenye ubao wa mkate umeonyeshwa hapa chini:Na mchoro wa mpangilio unaohusishwa wa saketi ya maunzi uko hapa chini:Kuna sehemu tatu za utendaji wa maunzi:Mdhibiti Mkuu Arduino Yun inayowezeshwa na WiFi hufanya kazi kama kidhibiti kikuu cha kudhibiti maegesho machache. nafasi. Hufuatilia mara kwa mara na kupata hadhi ya kila nafasi ya maegesho ndani ya mamlaka yake, kupitia vihisi vya angani. Pia inaingiliana na PMS kupitia PubNub na kuchapisha hali ya maegesho Kidhibiti cha Sensor Hii ni sehemu ya ndani ya bodi ya Arduino Yun, inayoendeshwa na chipu ya ATMega32. Inaingiliana moja kwa moja na vitambuzi na kuendesha kitanzi, kila baada ya sekunde chache, ili kupata hali ya hivi punde ya kila vitambuzi vya Ultrasonic Sensore Tatu HC-SR04 hutumiwa kuiga nafasi tatu za maegesho. Msimbo wa chanzo wa usanidi wa maunzi unapatikana chini ya saraka ya yun_pubnub (kwa kidhibiti kikuu) na saraka ya kifaa/hcsr04 (kwa kidhibiti cha vitambuzi) kwenye hazina ya GitHub.Seva ya Kusimamia Maegesho (IBM Bluemix)PMS imeandikwa kwa Python na inaweza kusakinishwa kama kidhibiti. IBM Bluemix mwenyeji wa huduma. IBM Bluemix hutoa uwezo wa kompyuta kwa PMS kufuatilia vifaa vya maunzi na kudhibiti uwekaji mita za maegesho na utozaji bili kwa watumiaji. Zaidi ya hayo, utahitaji kuhusisha huduma ya nyongeza ya PubNub na akaunti yako ya IBM Bluemix ili PMS ifanye kazi na PubNub. Rejelea hatua katika README.md ili kuelewa jinsi ya kusanidi na kukaribisha programu ya Python chini ya Bluemix na PubNub. Msimbo wa chanzo wa PMS unapatikana chini ya saraka ya mita ya kuegesha gari kwenye hazina ya GitHub.Mobile AppProgramu ya simu ni programu ya kawaida ya Android inayotokana na Cordova. Inaonyesha ramani ya eneo la maegesho iliyo na nafasi za maegesho zilizo na alama za rangi ili kumsaidia mtumiaji kuchagua nafasi tupu. Msimbo wa chanzo wa programu ya simu iko chini ya saraka ya MobileApp katika hazina ya GitHub.PubNubPubNub hufanya kama nyenzo ya kati ya mawasiliano ya mfumo mzima. Inatoa Mtandao wa Wakati halisi wa Kutiririsha Data unaotegemea wingu ambao unaauni zaidi ya SDK 70, hivi kwamba unaweza kuwezesha kifaa chochote kuwasiliana na kifaa kingine chochote kwenye Mtandao. Programu hii hutumia SDK tatu za PubNubs kwa vipengele vyote ili kuwasiliana kwa urahisi. Hizi ni:Javascript SDK ya programu ya simuPython SDK ya PMSPOSIX C SDK kwa Arduino YunProgramu hii inategemea chaneli kadhaa za PubNub ili kuwezesha mawasiliano kati ya vijenzi, kama inavyoonyeshwa hapa chini:Kituo cha faragha kwenye mchoro hapo juu kinarejelea kituo maalum kati ya PMS na programu moja ya simu. Barua pepe zote zinazobadilishwa kupitia chaneli za PubNub ziko katika umbizo la JSON. Kwa kila programu ya simu inayoomba kuweka nafasi ya maegesho, PMS huanzisha ujumbe kupitia kituo hiki kwa programu hiyo ya simu. Umuhimu wa chaneli zote utafafanuliwa katika sehemu inayofuata.Uendeshaji na Matukio ya MfumoUendeshaji kamili wa mfumo huu unaweza kugawanywa katika hali tano zifuatazo. Hali ya 1: Uanzishaji wa Programu Wakati programu ya simu inazinduliwa kwa mara ya kwanza baada ya kusakinishwa, inaomba nambari ya simu/nambari ya usajili ya gari la watumiaji. Hiki hutumika kama kitambulisho cha kipekee cha PMS kufuatilia programu kwa madhumuni ya bili. Baadaye, programu hutuma ombi kwa PMS ili kupata hali ya nafasi zote za maegesho. Hii inatumika kuonyesha ramani, ambapo kila nafasi inatambuliwa na nambari ya yanayopangwa (001, 002 na 003). Hivi ndivyo ubadilishanaji wa ujumbe unavyofanyika kati ya PMS na programu ya simu:Ombi la JSON kutoka kwa programu lina kigezo Aina ya Ombi yenye thamani ya 1 ili kuonyesha ombi la kuleta hali ya wingi wa nafasi zote za maegesho. Jibu la JSON kutoka kwa PMS lina nambari ya nafasi za maegesho kama kigezo na hali yake kama 0 au 1 , ili kuashiria kuwa nafasi hiyo iko wazi au inakaliwa. Kwa onyesho la ramani katika programu ya simu ya mkononi, nafasi za maegesho ambazo haziko wazi kwa sasa zinaonyeshwa kuwa za kijani, ilhali zile zinazokaliwa au zimehifadhiwa zimeonyeshwa kama nyekundu. Mfano wa 2: Usasishaji wa Hali ya KifaaWakati wowote nafasi ya kuegesha inapotambua kuwepo au kutokuwepo kwa gari, mara moja huashiria PMS.Hapa, 001 inabainisha nambari ya kitambulisho ya yanayopangwa ya nafasi na thamani ya 1 inaonyesha kuwa nafasi ya maegesho inachukuliwa. Vinginevyo, thamani ya 0 inaonyesha kuwa nafasi iko wazi. PMS pia hutuma maelezo haya kwenye kituo cha kimataifa cha PubNub parkingapp-resp ili programu zote ziweze kusasisha onyesho lao la ramani ya maegesho. Mfano wa 3: Ombi la kuhifadhi. & Mtumiaji wa Billing StartA anayekaribia nafasi ya maegesho iliyo wazi anaweza kuihifadhi mapema kwa kugonga sehemu inayohitajika ya maegesho kwenye programu. Hii inahimiza PMS kuanzisha kipindi cha bili kwa mtumiaji. PMS hutuma ujumbe kwa programu kwenye chaneli yake ya faragha ili kuanzisha kuanza kwa utozaji. Pamoja na hili, PMS pia huanza kipima saa. Huu hapa ni uangalizi wa karibu wa umbizo la jumbe za JSON katika mwingiliano huu:Kigezo cha Aina ya Ombi chenye thamani ya 2 kinaonyesha ombi la kuweka nafasi. ni nambari ya usajili wa leseni ya gari Inatambuliwa na yenyewe kipindiAina yenye thamani 0 inaonyesha kuanza kwa kipindi cha bili kwa mtumiaji ambaye amehifadhi nambari ya nafasi inayotambuliwa kwa thamani ya kifaaID. Baada ya kupokea ujumbe kwenye chaneli yake ya faragha, programu ya simu huonyesha ujumbe kwa mtumiaji ili kuthibitisha uhifadhi wake wa maegesho. ombi:Aidha, PMS pia hutuma sasisho kwenye chaneli parkingapp-respto kufahamisha programu zote za rununu kwamba nafasi iliyotajwa ya maegesho sasa inakaliwa.Mchoro wa 4: Uthibitisho wa Kuhifadhi Baada ya kuhifadhi, wakati mtumiaji anapoingia na kuegesha gari lake katika maegesho yaliyotengwa. space, maunzi hutuma sasisho la hali kwa PMS ili kuonyesha uthibitisho wa kuhifadhi. Kwa wakati huu, PMS inasimamisha kipima saa. Tukio la 5: Kuacha MalipoBaadaye, mtumiaji anapoondoa gari lake kutoka kwenye nafasi ya kuegesha, kifaa cha maunzi huhisi hili tena na kutuma sasisho la hali kwa PMS linaloonyesha kuwa nafasi sasa haiko. Baada ya kupokea sasisho hili, PMS huhesabu bili kwa mtumiaji na kutuma ujumbe wa kusitisha kipindi cha bili pamoja na maelezo ya bili kwa programu ya simu kupitia chaneli yake ya faragha. Ujumbe wa JSON uliopokewa na programu ya simu una vigezo vya maelezo ya bili: Ni wakati wa kuanza wa maegezo Ni wakati wa mwisho wa maegezo ni jumla ya muda wa maegesho (katika dakika) Ni kiwango cha malipo. Hatimaye, programu ya simu inaonyesha maelezo ya bili kwenye skrini kama ifuatavyo: PMS imepangwa kutoza $10 kwa kila dakika sitini ya maegesho. Matukio MbadalaIkiwa mtumiaji atahifadhi nafasi ya maegesho lakini haonyeshi, kipima saa cha PMS, ambacho kimeanza. katika hali ya 3, huhesabu kutoka sekunde 60 hadi 0 na hatimaye kutekeleza scenario 5 bila kichochezi cha maunzi. Katika hali hii mtumiaji atatozwa bili ya chini kabisa $10. Zaidi ya hayo, programu tumizi hii haina kipengele chochote cha kuthibitisha mtumiaji wakati wa maegesho (kama sehemu ya hali ya 4), ili kuhakikisha kwamba mtumiaji aliyehifadhi nafasi ya kuegesha ndiye anayeegesha gari lake katika nafasi hiyo. Hili limeachwa kama zoezi kwa wasomaji ambao wangetaka kuboresha zaidi programu hii na kuifanya iwezekane kwa karibu na utumaji wa maisha halisi. Tulikuwa na wakati mzuri wa kujenga na kucheza na programu hii, na kujaribu hali ya mwisho hadi mwisho ilikuwa ya kuvutia sana ikizingatiwa kuwa kuna mifumo ndogo ndogo inayohusika. Kutumia IBM Bluemix & Huduma za PubNub hurahisisha sana changamoto za ukuzaji kwani msanidi anaweza kuzingatia mantiki ya programu bila kuwa na wasiwasi kuhusu jinsi ya kufanya mawasiliano kufanya kazi kati ya mifumo ndogo tofauti. Kando na haya, huduma zote mbili zina uwezo wa kushughulikia kiwango kikubwa ambacho kinaweza kusasishwa ili kuunda programu zinazofanana za ulimwengu ambazo zinahitaji nyongeza 247 na maelfu ya watumiaji wa nasibu wanaokuja. Ilichapishwa mara kwa mara katika habari za hivi punde zaidi za maendeleo na teknolojia zilizotumwa moja kwa moja kwenye kikasha chako? SWALI HUSIKA Sikupata Toleo la Google Glass Explorer. Kujaribu kujifunza Glass dev bila vifaa ni juhudi bure? Hapana, bado unaweza kujifunza misingi ya ukuzaji wa Kioo bila maunzi. Kuna mbinu tatu kuu za kukamilisha hili: 1) Tembelea hati za API ya Kioo, ingia kwenye uwanja wa michezo, na uanze kuharakisha msimbo fulani. Pakua maktaba ya PHP, Java, na Python, yoyote ambayo utafurahiya nayo zaidi. Jifahamishe na jargon na ubadilishaji (ratiba ya matukio, vifurushi, menyu, n.k). Soma hati za usaidizi (kiungo cha pili hapa chini) ili kuona jinsi maunzi ya Glass yanavyofanya kazi. Unda baadhi ya programu kwa vipimo hivi. Hivi karibuni, utapata rafiki aliye na vifaa vya t
Hakuna data.
Shenzhen Tiger Wong Technology Co., Ltd ndiye mtoaji anayeongoza wa suluhisho la udhibiti wa ufikiaji kwa mfumo wa akili wa maegesho ya gari, mfumo wa utambuzi wa sahani za leseni, zamu ya kudhibiti ufikiaji wa watembea kwa miguu, vituo vya utambuzi wa uso na Suluhisho la maegesho la LPR .
Hakuna data.
CONTACT US

Shenzhen TigerWong Technology Co., Ltd

Tel:86 13717037584

E-Maile: info@sztigerwong.com

Ongeza: Chumba 601-605, Jengo la 6, Hifadhi ya Viwanda ya Sayansi na Teknolojia ya 1980,  Mtaa wa Longhua, Wilaya ya Longhua, Shenzhen

                    

Hakimiliki © 2021 Shenzhen TigerWong Technology Co.,Ltd  | Setema
Ongea mkondoni
Leave your inquiry, we will provide you with quality products and services!
contact customer service
skype
whatsapp
messenger
Futa.
detect