農機自動駕駛
關注創建者：千尋位置行業應用 創建時間：2023-07-17
農機自動駕駛的視頻教程
CES 2020自動駕駛演講
MobileyeCEO Amnon Shashua教授 在CES 2020上關于自動駕駛的主題演講完整版 視頻內容 1. 2019年業務表現、訂單量披露； 2. Mobileye五大業務支柱詳解，包括：ADAS、REM地圖（ADAS和自動駕駛）、智慧城市數據、移動即服務（MaaS)、全棧自動駕駛系統（乘用車）。
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基于MATLAB的自動駕駛系統仿真與分析
講述如何為自動駕駛構建3D場景，以及如何通過感知、規劃和控制來模擬系統。您可以在這里找到高速公路駕駛、自動停車和V2X的例子，所有的算法都可以通過代碼生成來部署。
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農機自動駕駛的實例教程
中國現代農業的發展，離不開智能化、自動化設備，迫切需要自動駕駛系統與農用機械的密切結合。自動駕駛農機不僅能夠緩解勞動力短缺問題，提升勞作生產效率，同時還能對農業進行智慧化升級，成為解決當下農業痛點的有效手段之一。
北斗衛星導航系統，是我國自主研發的全球導航系統，也是我國農機自動駕駛系統的關鍵組成部分。通過北斗系統，農業機械可以精確地執行任務，大大提高農業生產效率。
農機自動駕駛應用北斗衛星導航技術，使得農業生產變得更加高效和智能化。通過精細化施肥、施藥、播種與收割，實時獲取位置信息，避免了夜間和大霧天氣對農機在田間作業時長的限制，大大提高了作業精度。同時，農機自動駕駛可以減少作業重復和遺漏，提高作業效率，節省成本投入，產生更佳的產出效益。此外，農機自動駕駛還能解放人力，使駕駛員從繁重的操作中解放出來，對于農場、農機合作社和農民均可以提高其經濟效益。因此，農機自動駕駛的需求將持續增長，成為廣大農業生產經營者的迫切需求。
然而，在一些偏遠地區，因為信號較差，大部分農機自動駕駛系統難以正常工作。為解決這一難題，千尋位置推出搭載了其自研的北斗“星地一體”高精度定位能力的“千耘北斗導航農機自動駕駛系統”，助力農機實現更高精度、更遠范圍的自動駕駛。
所謂“星地一體”，即指“星基增強”+“地基增強”的兩種方式結合，其中的星基增強系統，可以讓農機自動駕駛系統在戈壁灘、山區等難以建立地面基站或者通信信號不足的地方，繼續獲得高精度定位服務。
不僅如此，千耘農機導航還提供直線、圓圈、曲線、測畝等多種作業模式，滿足各地域的不同作業需求，另外，系統還可以擴展全程無干預對角線耙地模式和直線超低速作業模式。
展開 北斗導航農機自動駕駛系統，通常指農機自動駕駛2.0階段導航控制系統，系統集成衛星定位、慣性導航、機械控制、人機交互等關鍵技術，以農機為載體，對農機轉向裝置進行精準控制，使車輛嚴格按既定路線行駛，滿足農業場景的作業需求。給客戶提供便利，降低勞動強度，改善作業質量，增加客戶收益。
農機導航系統，按照控制方式，分為液壓控制自動輔助駕駛系統、電動方向盤控制自動輔助駕駛系統。因性價比高、安裝便捷、適配簡單等原因，當前電動方向盤控制自動駕駛系統占主導地位，該系統原理如下圖所示：
農機自動駕駛系統通常具備以下特征：
1.橫向控制：只控制車輛左右轉向，不控制加速、減速、剎車、換擋、農具起降等操作
2.精度要求：農機自動輔助駕駛系統的精度，通常指直線精準度、交接行精準度，并非天線相位中心的經緯度、高程。
3.載體：可用于方向盤式自走農業機械（拖拉機、噴霧機、收獲機等），通常不用于推桿式轉向車輛。
做為北斗產業國家級力量的千尋位置，推出的千耘導航系列，屬于目前國內常見的電動方向盤控制自動輔助駕駛系統。不僅安裝便捷，操作簡單，而且精度高，作業期間穩定性好。
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展開 隨者農業科技發展，北斗導航農機自動駕駛系統的出現，有效幫助農民“提單產增豐收”。
縮短“秋收”作業周期
秋天是收獲的季節，近兩年科技的發展和改變，在水稻田、玉米地里，無人駕駛的收割機幫助機手輕松收獲的場景在改變傳統的秋收方式。秋收神器少不了農機自動駕駛系統的加持，讓收獲變得更省時省力，作業周期相比過去也大幅縮短。
提升“秋種”產量
9月到10月蔬菜、
小麥
等作物進入一波種植
期
。
為了確保糧食增產的目標，小麥做為主要的糧食作物之一，秋季冬小麥的種植任務加劇。千耘導航可使傳統農機實現24小時全天候精準作業能力，同時還有效降低機手勞動強度。
河北·小麥-千耘QYX種植
像蘿卜、白菜等蔬菜通過起壟栽培對其生長發育起到重要作用。千耘導航±2.5cm的定位精度，設置好參數，大小壟都能輕松保證壟直，提高種植株數，提升單產。
展開 理想中的農機自動駕駛系統在諸如耕種管收的各個耕作階段，都能夠大大提高精細化程度，通過設定好的路線和數據自動駕駛完成既定目標，大大提高作業效率。
然而市場上的一些農機自動駕駛系統卻存在著信號弱、精度低、售后差等問題。就信號方面來說，我國很多農田所在區域恰是山區、戈壁灘等偏遠地區，兩省交界地也會出現通信信號不穩定的狀況，而國內大部分農機自動駕駛系統非常依賴通信網絡，當通信網絡弱的時候會出現系統掉線的現象，導致農機自動作業中斷。
為解決這一痛點，國內知名的北斗農機自動駕駛系統生產商——千尋位置，推出了千耘系列農機自動駕駛系統，同時支持基于北斗系統的星基增強服務和地基增強服務，能保障信號的穩定性，有效解決了無網和弱網地區的農機自動駕駛不能高精度作業問題。
不僅如此，千耘還支持直線、曲線、對角線等多種作業模式，精度±2.5cm，適應耙地、起壟、開溝、播種、噴藥、收獲等等多種作業場景。在售后方面，千耘支持遠程協助和遠程升級。優異的性能和良好的服務讓千耘收獲了眾多農業從事人員的青睞，在全國各地農田迅速普及開來。
正如以上案例啟示，企業主體應摒棄依賴心理，莫讓政策“補貼”變“溺愛”，成為自身發展的阻力。只有集中于設備的技術改進，提高科研水平，才能真正提高農業生產的自動化和智能化水平，成為推動我國農機自動化的正面力量。
展開 開溝機結構較為復雜，而且開溝前需要把土壤打松，因此農機手駕駛拖拉機速度遠低于常規作業速度，根據地況不同平均在0.5km/h左右，緩慢的速度進行高負荷作業，對農機手的體力、技術都有較高要求。
做為高效生產工具，千尋位置農機自動駕駛系統得到越來越多需要超低速作業的農戶認可。通過簡單的操作即可讓拖拉機自動駕駛，輕松實現高精度開溝作業。
千耘QY310開溝作業中
千耘導航QY310超低速作業，精度2cm
搭載千尋位置農機自動駕駛系統的拖拉機能夠輕松實現超低速直線開溝，作業速度可達0.1km/h，直線精度2cm，不僅有效提高作業效率、助力山藥增產，還能降低農機手勞動強度。
千尋位置農機自動駕駛系統基于高精度衛星定位、組合導航、自動控制技術，系統可自動控制車輛轉向，使車輛按既定路線高精度自動駕駛。作業精度高，保障每條溝之間的間距相同，提高土地利用率，保障山藥增產，提高種植戶收益。
千耘QY310日夜作業
河北保定姜師傅自從安裝千尋位置農機自動駕駛系統作業后，很開心的說“以前開溝作業需要人盯著線往前走，速度特別慢，還很難控制，非常累，現在用了千耘導航太省力了，開的溝很直，夜間也可以干活，效率高多了”。
遠程協助，保障作業時效，不誤農時
開溝作業隊通常都是流動的，河北到河南，沿途給種山藥的地域開溝作業，遇到問題聯系專屬服務人員，實現遠程操控，查看問題、在線排故，快速解決問題，不耽誤農時。
搭載千耘QY310的拖拉機
助力山藥種植化高產
伴隨我國農業機械化、智能化發展，千尋位置北斗地基增強系統全國一張網，統一坐標框架保障農機每次作業的數據準確可復用，千尋位置農機導航在山藥開溝作業的應用深得用戶好評。
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Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈，通過軟件在環（SiL）與硬件在環（HiL）閉環測試，結合高保真合成數據與開放架構生態，大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate
2026年，自動駕駛仿真賽道將持續升溫。
回顧2025年，兩大仿真新技術快速走進公眾視野，分別是世界模型（World Model）與3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯潑濺）。
關于世界模型，此前也寫了挺多科普文章，甚至發布了一些視頻效果，感興趣的小伙伴可以去搜了看看，本文就不展開了。
而關于3DGS，我則一直覺得很神秘，因此特地做了一些探索，甚至申請到了商用軟件來試用
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys AVxcelerate Sensors Software Leverages NI-RDMA for Hardware-in-the-loop (HiL) Testing》
作者：Lionel Bennes | Ansys高級產品經理
編輯整理：劉宏鯤 | Ansys高級應用工程師
原始設備制造商（OEM）和供應商正在潛心研究、不懈努力地推進自動駕駛技術
本項目客戶為國內一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統級驗證研究，同時承擔研究生教學與科研平臺建設任務。 在科研與教學并行推進的背景下，客戶希望構建一套可持續擴展、可復用的自動駕駛數據采集與數字孿生測試平臺，支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下，康謀為其提供了數采車系統、無人駕駛車輛集成方案以及數字孿生仿真服務，幫助客戶打通“
當自動駕駛從輔助走向高階，具身智能從實驗室邁向量產賽道，兩大前沿領域的碰撞正重構汽車產業格局。數據顯示，2026年智能駕駛商業化進程將加速推進，L2級輔助駕駛滲透率有望超70%，具身智能更是被業內預判為萬億級黃金賽道。在這一產業變革的關鍵節點，AUTO TECH China 2026廣州國際自動駕駛與具身智能技術展覽會即將于11月27日-30日在廣州廣交會展館D區盛大啟幕，為全球行業同仁搭建起技術交流
自動駕駛隱私保護出路在哪里5個月前
自動駕駛技術正加速重塑未來交通格局，成為全球科技與產業競爭的核心賽道。然而，技術迭代的背后，數據安全與隱私保護的矛盾日益凸顯。自動駕駛系統的研發與測試高度依賴海量真實場景視覺數據，這些數據在捕捉復雜交通環境的同時，不可避免地涉及過往行人和車輛的個人身份信息。
2022 年以來，相關隱私爭議通過訴訟等形式持續發酵，引發全球對自動駕駛行業數據合規性的廣泛討論。如何在不阻礙技術創新的前提下，筑牢隱私保護防線
一、引言
在自動駕駛技術飛速發展的當下，高精度、高保真的仿真場景構建成為關鍵。3D Gaussian Splatting（3DGS）憑借高效渲染與逼真場景還原能力，逐漸成為三維重建與仿真領域的焦點。然而，實際應用中，如何將多源異構數據高效轉化為可用的 3DGS 場景，如何保障場景與真實環境的一致性，成為了行業難題。
針對3DGS 落地自動駕駛仿真的核心痛點， aiSim 打造從原始數據標準化到高保真仿真驗證的全流程方案
當下正是一個由數據驅動的偉大變革時代。從ADAS到AD，每一次技術的躍遷都離不開海量道路數據的采集、標注與分析。以圖像數據為例，它們是訓練和優化感知算法、提升系統安全性的寶貴資源。
然而，當計劃將這些數據送往異國研發團隊時，數據合規這個難題便擺在了面前。
一、全球化研發的數據合規挑戰
對于任何一個有全球拓展計劃的車企或技術供應商而言，跨國研發與測試通常是不可避免的，例如驗證算法在不同交通環境
01 引言
在端到端自動駕駛的研發競賽中，算法的迭代速度遠超物理世界的測試能力。單純依賴路測不僅成本高昂、周期漫長，更無法窮盡決定系統安全性的關鍵邊緣場景（Corner Cases）。
因此，硬件在環（HIL）仿真測試成為唯一的出路。然而，將仿真數據閉環注入域控制器流程中存在諸多技術難度，特別是高像素相機原始數據，如何無損、無延遲地將數據灌入對時序和信號要求極為苛刻的域控制器中成為了當前調試
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統對大規模、多模態、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起
