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发布时间：2024-10-06 20:10:12

GP5000负压传感器

重庆梅安森GP5000煤矿瓦斯抽采（抽放）监控系统矿用本质安全型是易燃易爆物质或测量环境存在易燃易爆物质，金属矿铜矿铁矿铅锌矿气体监测检测仪应选用防爆型。金属非金属矿山监测监控系统是基于法拉第电磁感应定律工作的，非煤矿山GRG5H红外二氧化碳传感器用来测量GTH1000电化学式矿用一氧化碳传感器4MA-20MA电流型大于5μS/cm导电液体的体积流量，GUY10缺水水位液位传感器GUY5是一种测量导电介质体积流量的感应式仪表。GUY10缺水水位液位传感器GUY5除可测量一般导电液体的体积流量外，GJC4低浓度激光甲烷传感器200Hz-1000Hz频率型GJG100J还可用于测量强酸强碱等强腐蚀液体和泥浆、矿浆、纸浆等均匀的液固两相悬浮液体的体积流量。

GFY15X双向风速风向风量传感器RS485总线型GFW15可广泛应用于净水设备、化工、环保、石油、医药、食品等工业部门。GPD100本安型风压差压大气压正压负压压力传感器GPD60还可用于实验室等科学研究。GYH25(A)氮气氧气传感器的主要测量元件为一根小端向下，高低浓度瓦斯传感器RS485数字信号通讯KGJ16B的锥形管及其在内可以上下移动的浮子。

重庆梅安森GCG1000粉尘浓度传感器MODBUS信号通讯协议自下而上流经锥形管时，GKT5L风机设备开停传感器有源开关GKT5(B)在浮子上下之间产生压差，GFK30语音风门风筒开闭状态馈电传感器无源开关量传输信号GKD127V在此差压作用下上升。当使浮子上升的力与浮子所受的重力，GPD100负压传感器及粘性力三的合力相等时，浮子处于平衡位置。因此，GWD100温度传感器高电频信号GWD200的流体流量与浮子上升高度，重庆GWD100温度传感器高电频信号GWD200与流量计的流通面积之间存在着一定的比例关系，GEL200二氧化硫常开信号等输出信号制式FYF5变送器遥控器发射器接收器的位置高度可作为流量量度。

管道用无线遥控发送器FYF3(B)性能稳定可靠，接线图怎么接，怎么调零灭火效果良好；有标准化生产程序，回收销售，煤安证，安标证保证质量；其安装、维护、操作简便，节省人力；而作为“绿色”灭火系统，工作特点使用说明书，工作原理图达到环保要求更将造成巨大的社会效益。GWSD50/100温湿度传感器GWSD100/100可组成单元独立系统和组合分配系统，实施对单区和多区的消防保护。GD3多参数传感器GD4可采用局部保护和全淹没方式。KDW660/1140/12/18/24隔爆兼本安型不间断直流稳压电源广泛适用于计算机房、通讯机房、控制室、贵重设备室、磁带库、图书馆、档案库、珍品库、配电房、发电机房、油浸变压器室、变电室、电缆夹层、电缆隧道、液压设备、除尘设备、喷漆生产线等场所或设备的消防保护。

干货！特斯拉Autopilot核心传感器解读「摄像头篇」

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目前为止，特斯拉的Autopilot一共经历了三代硬件的更迭，分别是Autopilot1.0，2.0和2.5。按照目前特斯拉的公开信息，Autopilot3.0硬件将可能在今年底和自主研发的芯片一起推出。

从上期开始，《高工智能汽车》陆续独家深入解读Autopilot几代硬件平台核心传感器的迭代历史，以及相关的供应商变化。 （点击阅读上期解读：毫米波雷达篇）

一、首先，我们看下视觉的主要处理器的变化：

AutoPilot HW1.0： 基于Mobileye EyeQ3硬件/软件，一个前置摄像头，一个毫米波雷达和12个远程超声波传感器。从2014年9月至2016年10月中旬，特斯拉生产的所有汽车都配备了上述自动驾驶硬件。

AutoPilot HW2.0： 硬件包括英伟达的DRIVE PX 2 AI计算平台，特斯拉的说法是性能比HW1.0强大40倍。此外，该系统还包括8个摄像头、12个远程超声波传感器(约30英尺范围)和一个前置毫米波雷达。2016年10月19日以后生产的所有特斯拉汽车都包含了上述硬件。

同时，提供了两个级别的可选软件-增强的AutoPilot、完全自动驾驶(FSD)选项（提供L4级或L5级自动驾驶），当时预估一旦完成并获得监管机构批准，可能在2019-2020年（和最新的马斯克披露今年底完成功能验证测试还是非常接近）。但完全自动驾驶需要基于HW3.0的新处理器（特斯拉自主研发）。

特斯拉HW2.0处理器板包括一个Nvidia PG418 MXM模块。这个板包含一个GP106 GPU和4 GB的GDDR5内存。GPU有1280个CUDA核心，在这种配置中使用128位宽内存。有趣的是，PG418板有额外的4 GB内存的平板，用于256位宽版本的GPU。

主板还包括许多额外的部件，包括英飞凌的32位微处理器；具有传感器和航迹推算能力的ublox NEO-M8L GPS/GLONASS/Galileo/北斗模块；Nvidia TA795 Tegra SoC采用双核CPU、四核Arm Cortex-A57和集成Pascal架构。

在Model S和Model X上，中央处理单元采用风机风冷。在Model 3上，改用汽车的冷却系统进行液体冷却。

AutoPilot HW3.0（即将推出）：特斯拉在2018年末宣布，该模块包括一个特斯拉自主研发的处理器（性能远远超过HW2.0平台）。此前预计2019年年中生产的所有Model S/X/3车型都将配备这款新处理器。

二、接下来，我们看看特斯拉的摄像头配置。

AutoPilot HW1.0： 前向搭载1颗单目摄像头，为Mobileye提供。后向摄像头采用的是SEMCO（三星电机）。

AutoPilot HW2.0： 彩色相机使用四个滤镜- RGGB(红，绿，绿，蓝)，在单元格上创建一个单一的颜色像素(两个绿色用于提高分辨率/亮度)。摄像头的其中三个滤镜为单色可见光，另外一个使用红色滤光片(RCCC)，增加单色光的灵敏度，检测红色交通灯和尾灯。

除了后置摄像头外，其余搭载的摄像头都是使用Aptina AR0132摄像头传感器(Aptina现在是安森美半导体的子公司)，1/3英寸、1.2MP CMOS，能够在60帧每秒的速度下输出720p；1280 x 964，每秒30帧。其中每帧有4行垂直为非可视数据（可见的为1280 x 960）。

后置摄像头采用豪威科技的OV10635（早期使用的是OV10630） 720p CMOS传感器（1160x720，30帧每秒）。来自日本的SMK Corporation是组装该摄像头模块的公司。

和AutoPilot HW1.0不同，后摄像头模块发生了变化，并有一个内置的加热元件。模块通过四根电线连接——电源和LVDS数据线。

AutoPilot HW2.5： 新增的行车记录仪和哨兵模式功能使用的摄像头是全彩的，分别基于窄视场角的前摄像头和左右两侧的侧标志（翼子板T标）摄像头。

如果要启动行车记录功能，你需要一个小的USB闪存驱动器，在FAT32中格式化。驱动器需要手动创建一个名为“TeslaCam”的文件夹，并插入一个前USB端口。系统自动识别，同时触摸屏上方的状态栏中就会出现一个行车记录仪图标。

此时，行车记录仪自动开始记录，您可以通过按下图标来控制行车记录仪。当该功能被使用时，它会记录一个小时，然后覆盖旧视频。

此外，特斯拉的软件更新版本2018.14.1开始要求车主选择“车辆数据共享”，其中包括通过外部摄像头拍摄的短视频剪辑，这些数据将用于改善Autopilot的安全性。

全部8颗车外摄像头的位置及参数：

前向三颗摄像头（挡风玻璃后）：前向窄视场角(1.5英寸到边)，最大距离820英尺（约250米），35度视场角；前向主摄像头(1.5英寸到边)，最大距离260英尺（80米），50度视场角；前向鱼眼摄像头（位于中间），最大距离195英尺（60米），150度视场角。

左B柱摄像头，195英尺（60米），80度视场角；右B柱，195英尺（60米），80度视场角；左视镜下方翼子板位置后视摄像头，325英尺（100米），60度视场角；右视镜下方翼子板位置后视摄像头（100米），325英尺，60度视场角。

其中，左右B柱的摄像头，此前马斯克曾透露，未来将用于人脸识别开门，但目前这个功能仍处于未激活状态。

后视摄像头最大距离160英尺（约50米），140度视场角；另外，在Model 3上还有一颗座舱内的监控摄像头。

特斯拉此前声称，这颗摄像头目前处于关闭状态，但的确是可以用来监控司机在自动驾驶过程中的注意力。

以下是一个基于Autopilot 2.0硬件套件的自动驾驶软件演示，特斯拉还展示了这些摄像头的角度：这是特斯拉Autopilot用来做出驾驶决定的信息的视觉部分。

三、运算能力决定视觉处理

众所周知，视觉处理和芯片运算能力紧密相关。

特斯拉的视觉神经网络与谷歌的有很强的相似性，此前特斯拉人工智能和自动驾驶视觉部门的主管Andrej Karpathy在谷歌工作时负责谷歌神经网络。其中一个主要的区别是，特斯拉的神经网络使用的分辨率比谷歌的计算机视觉系统更高。

此外，谷歌的ImageNet训练数据集包含100万幅图像。但特斯拉拥有约30万辆配置有HW2.0的车辆，能够捕捉数十亿张图像。

按照去年的数据，全球特斯拉汽车保有量达到了50万辆，而车主在开启Autopilot的状态下累计行驶里程达到10亿英里。

Andrej Karpathy上任后，很多代码正在从软件1.0(由人类编写的代码)过渡到软件2.0(由优化编写的代码，通常以神经网络训练的形式)。在新的范例中，开发人员的大部分注意力从设计显式算法转移到管理大型、多样和干净的数据集，这些数据集间接地影响代码。

特斯拉计划今年第二季度推出Autopilot HW3.0，就是为运行深度神经网络而定制的新型处理器。官方信息是预计HW3.0的计算能力大约是HW2.0的10倍。

根据特斯拉车主的拆卸和英伟达PX 2芯片的规格，我们可以估计，HW2.0每秒大约可以执行10万亿次深度神经网络(DNN)运算（10 DNN teraops），那么HW3.0应该有大约100 DNN teraops。

而Mobileye披露的EyeQ5芯片的性能约是24 DNN teraops，大约是HW3.0的四分之一。而根据早期Waymo的一些数据，其芯片运算能力也大致相当于100 DNN teraops。

而英伟达新推出的Pegasus，专为全自动驾驶汽车设计，广告上宣传的是320 DNN teraops。这是HW3.0的三倍多。

在去年三季度的一次电话会议上，Andrej Karpathy曾说过这么一段话： 我的团队训练了所有的神经网络，用来分析Autopilot从所有摄像头传回来的图像。这些神经网络识别汽车、车道线、交通标志等等。团队对于即将升级的自动驾驶计算机感到非常兴奋。

我们目前所处的阶段是，训练的大型神经网络运行良好，但由于车端搭载的计算能力的限制，我们无法将它们部署到车上。因此，所有这些都将随着硬件的下一次迭代（HW3.0）而改变，这是计算能力的巨大进步。

这意味着HW3.0的推出，Autopilot的视觉处理算法可能会出现一次重大的升级拐点。

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