车辆的快速充电功能的功耗
发布时间:2020/10/17 21:11:47 访问次数:657
采用集成MACsec技术的汽车千兆以太网 PHY 解决方案,旨在实现安全的点对点通信。 到 2030 年,预计将有近10 亿辆联网汽车在路上行驶,安全性集成已成为未来车辆要考虑的重要因素。
MACsec 技术在逐跳的基础上确保数据交换的安全性,以此来强化车载网络,并防止第 2 层安全威胁,例如入侵、中间人攻击和重放攻击。 Marvell 符合 Open Alliance TC10 标准的双速 100/1000 BASE-T1 88Q222xM 以太网 PHY,不仅可实现节能、安全的车载网络,亦有助于支持系统级的功能安全合规。
车联网极大依赖于局部联网,在这种网络中,一部分设备处于休眠状态,按需唤醒。 Marvell 全新千兆以太网PHY 支持 Open Alliance TC10标准,适用于休眠和唤醒模式,专为汽车市场量身打造。
TC10 控制信号通过数据线发送,最大限度减少了远程控制 PHY 状态时对于特殊电缆的需求。 车辆的快速充电功能可降低每个部件的功耗。 Marvell 88Q222xM 是业内功耗最低的千兆以太网 PHY,支持TC10 标准,可帮助 Tier1 和 OEM 厂商设计节能车载网络架构。
除了骁龙875处理器外,据说三星的5nm工艺产线,还将代工骁龙X60调制解调器以及Exynos 1000。
骁龙875可能会首次引入Cortex-X1超大核心、Cortex-A78大核心的组合,其中全新设计的X1核心能效相比A77、A78分别高出30%、23%,机器学习能力也比A78高出一倍,其有望首次在高通旗舰平台集成5G基带,彻底告别外挂。
对于无人驾驶飞机甚至机器人,要在室内成功安全地导航,都会带来许多技术挑战。在机器人制图中,同时定位和制图(SLAM)是在构造或更新未知环境的地图并同时跟踪代理在其中的位置时所遇到的计算问题。
移动机器人在构建未知环境的地图的同时使用地图导航环境。
使用飞行时间深度感应摄像头的无人机ParrotARDrone通过其摄像头在没有GPS的情况下实现室内飞行。其所使用的基本机制是在车辆下方的地面上拍摄两张照片。然后将第二张照片与第一张照片进行比较,并计算出偏移量。此偏移量指示车辆在两张照片之间移动了多少。
技术与向下指向的飞行时间3D深度传感器相结合,为室内水平和垂直空间定位提供了一种非常准确且低成本的机制。
无人机ToF传感器用于3D形状扫描
(素材来源:chinaaet和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)
采用集成MACsec技术的汽车千兆以太网 PHY 解决方案,旨在实现安全的点对点通信。 到 2030 年,预计将有近10 亿辆联网汽车在路上行驶,安全性集成已成为未来车辆要考虑的重要因素。
MACsec 技术在逐跳的基础上确保数据交换的安全性,以此来强化车载网络,并防止第 2 层安全威胁,例如入侵、中间人攻击和重放攻击。 Marvell 符合 Open Alliance TC10 标准的双速 100/1000 BASE-T1 88Q222xM 以太网 PHY,不仅可实现节能、安全的车载网络,亦有助于支持系统级的功能安全合规。
车联网极大依赖于局部联网,在这种网络中,一部分设备处于休眠状态,按需唤醒。 Marvell 全新千兆以太网PHY 支持 Open Alliance TC10标准,适用于休眠和唤醒模式,专为汽车市场量身打造。
TC10 控制信号通过数据线发送,最大限度减少了远程控制 PHY 状态时对于特殊电缆的需求。 车辆的快速充电功能可降低每个部件的功耗。 Marvell 88Q222xM 是业内功耗最低的千兆以太网 PHY,支持TC10 标准,可帮助 Tier1 和 OEM 厂商设计节能车载网络架构。
除了骁龙875处理器外,据说三星的5nm工艺产线,还将代工骁龙X60调制解调器以及Exynos 1000。
骁龙875可能会首次引入Cortex-X1超大核心、Cortex-A78大核心的组合,其中全新设计的X1核心能效相比A77、A78分别高出30%、23%,机器学习能力也比A78高出一倍,其有望首次在高通旗舰平台集成5G基带,彻底告别外挂。
对于无人驾驶飞机甚至机器人,要在室内成功安全地导航,都会带来许多技术挑战。在机器人制图中,同时定位和制图(SLAM)是在构造或更新未知环境的地图并同时跟踪代理在其中的位置时所遇到的计算问题。
移动机器人在构建未知环境的地图的同时使用地图导航环境。
使用飞行时间深度感应摄像头的无人机ParrotARDrone通过其摄像头在没有GPS的情况下实现室内飞行。其所使用的基本机制是在车辆下方的地面上拍摄两张照片。然后将第二张照片与第一张照片进行比较,并计算出偏移量。此偏移量指示车辆在两张照片之间移动了多少。
技术与向下指向的飞行时间3D深度传感器相结合,为室内水平和垂直空间定位提供了一种非常准确且低成本的机制。
无人机ToF传感器用于3D形状扫描
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