..GPIO使用.===========..J6X Acore芯片内中共有3个sys有gpio设备，分别是peri, cam和video，每个设备最多有32个gpio引脚，并且每个gpio引脚都支持中断。...![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/20241216/440ae2a3-8fbb-4d8

.由于MATLAB Scopes可视化功能有限，不足以支持工程师进行详细的数据分析。优化模型参数的过程费时费力——需修改MATLAB Workspace中的值或生成特定的GUI元素。为此CANape推出的Simulink XCP Server功能，针对Simulink模型以及ECU内部数据的参数化和可视化，让模型调参变得简单。并且从CANape19.0版本起，该功能面向所有用户，不需额外选配，所以

.   近年来，ADAS市场增长迅速，这类系统已经从高端市场扩展到中端市场，并且在入门级乘用车领域也变得更加常见，一个性能良好的ADAS系统离不开ADAS系统标定工程师多次反复的测试验证，下面将分别通过横纵向两大块功能来介绍ADAS系统的主要标定验证过程。.纵向功能主要介绍自适应巡航ACC以及自动紧急制动功能AEB两大部分，横向功能主要介绍车道偏离预警LDW，车道偏离辅助LKA，车道居中保持LCK

.该示例为参考 算法 ，仅作为在 J6 上模型部署的设计参考，非量产算法。简介..激光雷达天然地具有深度信息，摄像头可以提供丰富的语义信息，它们是车载视觉感知系统中两个最关键的传感器。但是，如果激光雷达或者摄像头发生故障，则整个感知框架不能做出任何预测，这在根本上限制了实际自动驾驶场景的部署能力。目前主流的感知架构选择在特征层面进行多传感器融合，即中融合，其中比较有代表性的路线就是BEV范式。BE

> 该示例为参考算法，仅作为在J6上模型部署的设计参考，非量产算法。.# 1.简介.轨迹预测任务的目的是在给定历史轨迹的情况下预测未来轨迹。这项任务在自动驾驶、智能监控、运动分析等领域有着广泛应用。传统方法通常直接利用历史轨迹来预测未来，而忽略了预测目标的上下文或查询信息的影响。这种忽视可能导致预测精度的下降，特别是在复杂场景中。.QCNet（Query-Centric Network）引入了一种

.车联网市场中带智能座舱的汽车销售占比快速提升，用户对智能语音交互的需求从早期的尝鲜到现今需求的更多样化、多场景化，用户希望智能座舱中的智能语音交互更加智能化、更懂自己。.一、需求调研与痛点分析.1、目标用户分析：.（1）用户画像分析..（2）购车目的：.愉悦自我，拥有专属于自己的座驾：第1辆给老公、第2辆给给自己。、姐妹都有车， 我也想有。.增加出行便捷性： 提高生活质量， 出行方便、接送小孩、

该示例为参考算法，仅作为在J6上模型部署的设计参考，非量产算法.简介.BEVFormer是当前热门的自动驾驶系统中的3D视觉感知任务模型。BEVFormer是一个端到端的框架，BEVFormer可以直接从原始图像数据生成BEV特征，无需依赖于传统的图像处理流程。它通过利用Transformer架构和注意力机制，有效地从多摄像头图像中学习生成高质量的鸟瞰图（Bird's-Eye-View, BEV）

# 1. J6参考算法介绍.J6参考算法在覆盖J5已有的分类、检测和分割等高效参考算法的基础上，新增了面向J6平台的高效基础算法Backbone，同时面向典型智驾场景推出针对性的场景算法，覆盖动静态目标检测、双目、道路拓扑和预测等丰富场景，秉承地平线软硬件结合的理念，极大地赋能客户设计出J6平台高效的算法。J6平台新增的算法和模型包括：.- 高效Backbone：HENET系列；.- 动态障碍物检

.产品防呆设计运用避免产生错误的限制方法，让操作者几乎可以“无脑”的完成正确的操作。运用防呆设计不仅仅能够节约产品成本也能够节约用户成本，并构造良好的用户体验。.. ..你的用户在使用你产品的过程中，会不会不太理智、很粗心？.你的用户在使用你产品的过程中，无意间的操作，会不会引起很大损失？.你的用户在使用你产品的过程中，会不会感觉你设计不好，而让他们犯了错？..如果对如上问题的答案都是“会的”，那

在车上放个手机支架，开车时看导航、接电话、回复微信，这个场景大家肯定都不陌生，即使我们不是司机，现在很多快车师傅也是这样的装备，大家都已经习以为常。为了驾驶体验，除了手机支架这种硬件设备，软件上还有哪些可以做的哪？.接听电话.司机师傅在车上接听电话时，手机所处情况大体可以分为如下几种：手机已连接蓝牙设备（蓝牙耳机、车载蓝牙设备），手机已连接有线耳机，手机未连接其余设备。.按照笔者平时的粗略观察，手

1. 先说一些小点.1.1 蓝牙&联网.作为一个手机，如果没有蓝牙、不能联网，那么估计现在的销售业绩可定是惨不忍睹，但是对于一台车，似乎不是这个样子，但是强大的互联网人正在改造这一起，从最开始的某宝上的“点烟器蓝牙接收转FM发射”到现在的“原车HiFi蓝牙&无限流量”可以说是个巨大的飞跃；这无疑是消费者的一个福音，而从这个时刻起，从能连接蓝牙和实时联网，又会引申出很多和手机、网络相关的服务。试举几

2016年，“互联网女皇”、KPCB合伙人玛丽·米克尔有过一个预判：“语音拐点已经到来，在2015年智能手机销量下滑之后，Echo销量或将腾飞。”而接下来的事实也验证女皇寓言的正确性。.在之后不久，国内智能音箱也迎来了爆发式增长，2018年国内智能音箱出货量突破2000万台，2019年国内出货量达到4589万台之多。.作为智能音箱，其核心就是语音能力，也就是要能和用户进行语音交互，而语音交互的核心

作为一个产品经理，尤其是有好奇心的产品经理，分析拆解已发布的产品功能是必不可少的事儿。.而最近对高德红绿灯预测的方案分析就是其中之一。.一、起因.一天下午和我们的技术同学一同出差，路上在十字路口等着漫长的红灯读秒。而此时高德导航上也在显示红绿灯倒计时，第一反应是这个功能有意思且有用，解决因前方大车遮挡而看不到红绿灯的问题能提高通行效率（可以让司机提前准备驾驶，从抖音、朋友圈的娱乐中回到驾驶中）。.

背景.作为一个小米手机我不买（其实买过好几个），小米发布会必看直播，雷总出书立马买的米粉，毫无疑问的看完了小米14的发布会，其中最让我印象深刻的是小米的hyper OS的人车家的融合操作系统。作为比较早一批搞新能源汽车的软件产品，之前也有过类似的想法，但是想到和做到之间的差距，几乎等于道理都知道和能不能做到间的差距一样大，或者说后者的更大。个人对这个理念的一些早期雏形的想法可以看下以前的文章。文章

gpu sample.================..功能概述.----------..本文的gpu sample简单展示了：.1. OpenGL ES的渲染功能，几何shader，细分shader，计算shader.2. EGL，GBM，DRM之间的通路.3. Vulkan的简单demo.4. OpenCL的计算和图片处理功能... | 本文sample的主要目的是展示J6X gpu能够正常

.1.范围.2.目的.3.应用.4.定义.5.要求.6.测试条件.7.接近前导车辆测试.8.误触发测试.9.测试车辆人工制动请求. ..7.接近前导车辆测试.7.1 设置.       （a）测试区域按照下图设置。.   .       （b）测试在白天进行。.       （c）作为参考，下表规定了可能进行的每个测试的测试车辆车速（VSV）、前导车辆车速（VLV）、车距和前导车辆减速。.   

.1.范围.2.目的.3.应用.4.定义.5.要求.6.测试条件.7.接近前导车辆测试.8.误触发测试.9.测试车辆人工制动请求. .1.范围.           本标准规定了重型车辆自动紧急制动（AEB）系统的性能要求。.....2.目的.        本标准的目的是减少因驾驶员未刹车或未施加足够制动力以避免或减轻碰撞导致的事故死亡和受伤人数。. .3.应用.        本标准适用于车辆

.1.背景.2.R13H法规对制动灯和ESS的要求.3.R48法规对ESS的要求. .​1.背景. .        紧急制动灯ESS（Emergence Stop Signal），顾名思义，指的是车辆在紧急制动（减速度较大）时，发出的警示信号。        随着防抱死制动系统ABS（Anti-lock Barking System）、电子制动力分配系统EBD（Electronic Barkin

..1.R39法规适用范围&定义.2.R39对车速表、里程表的要求.3.车速表精度要求及测试流程. .        为了安全起见，车辆的实际速度通常会略低于仪表盘上的显示速度，这是汽车厂商出于安全考虑所做的设计。表显车速和实际车速差异到底有多大？联合国法规UN ECE R39《关于批准车辆速度表和里程表设备（包括其安装）的统一规定》法规对表现车速和实际车速的差异是如何要求的呢？.       车

...1.车载摄像头帧率的基本概念.2.各法规对车载摄像头帧率的具体要求.3.帧率与其它性能指标的关联. . .1. 车载摄像头帧率的基本概念. .        帧率frame rate：是指单位时间显示或捕捉完整图像的画面数，即单位时间对视频信号空间行的全部扫描数，通常以“帧/秒”（fps）为单位。.        对于车载摄像头而言，帧率决定了其捕捉和记录动态场景时的流畅度和清晰度。.