阿米尔卡比尔理工大学提出逆强化学习方法Irl-Dal 可实现更安全的自动驾驶
据外媒报道,来自阿米尔卡比尔理工大学电气工程系的研究人员Seyed Ahmad Hosseini Miangoleh、Amin Jalal Aghdasian和Farzaneh Abdollahi提出逆强化学习方法IRL-DAL,结合了专家模仿、自适应规划和一种新型安全监控器。这项工作意义重大,因为它在模拟环境中实现了96%的成功率,同时显著降低了碰撞事故,...
据外媒报道,来自阿米尔卡比尔理工大学电气工程系的研究人员Seyed Ahmad Hosseini Miangoleh、Amin Jalal Aghdasian和Farzaneh Abdollahi提出逆强化学习方法IRL-DAL,结合了专家模仿、自适应规划和一种新型安全监控器。这项工作意义重大,因为它在模拟环境中实现了96%的成功率,同时显著降低了碰撞事故,...
申请技术|车规级电池组监控器芯片XL881x系列申报领域|车规级芯片独特优势: 单芯片支持4~18串电池采样,典型采样精度±1mV,全温度范围±3mV,支持休眠监控、反向唤醒、双向通讯,任意通道支持Bus bar,系列化封装兼容,可灵活搭配。采用高压BCD工艺,具备较高的算法精确度和良好的协议兼容性。XL881x系列BMS...
申报奖项|汽车芯片50强申请产品|车规级电池组监控器芯片XL881x系列产品描述: 支持4~12/14/16/18节电池;工作温度范围: -40℃~125℃;单体电池测量范围: -2V~5V;测量精度: 1.5mV;测量时间: 250μs;多路独立16位 ΣΔ ADC;isoSPI数据传输速率2Mbps;封装: LQFP48/64。独特优势: 该系列芯片采用高...
据外媒报道,软件和系统供应商MicroNova宣布增强其NovaCarts电芯模块控制器(Cell Module Controller,CMC)仿真器,以支持德州仪器(TI)的最新高精度电池监控器和平衡器BQ79718-Q1,从而更轻松、更快速地测试电池管理系统(BMS)。BQ79718-Q1器件是高压BMS中电池模块的监控、平衡和保护单元。仿真CMC可最大限...
全球性芯片短缺已持续两年,深层原因在于: 智能电动汽车市场的增量态势,与黑天鹅频发阻碍生产与运输形成供需矛盾,由于新产业链形成需要一定周期,缺芯潮似乎没有在短期内解决的可能性。与此同时,汽车电子电气架构正走向中央计算时代,芯片算力飞速迭代,既带来了行业机遇,也是悬在供应企业头顶的达摩克里...