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            深圳市东一思创电子有限公司
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            1 哪类可穿戴产品发展快?  市场分析方面一直预计可穿戴设备会实现高增长,但是这个产业存在着高度的细分,从而难以预测出哪几类产品会有良好的销售势头。已经明确的一点就是,可穿戴设备与智能手机类似,属于技术融合的产物,这里有一个很明显的例子就是传感器设计上的进步。这些进步已经实现了健身腕带和健身追踪器产品,可以监控众多的整体运动指标,包括方向和空间定位,以及速度和持续时间。它们可以为用户提供大量的数据,从而潜在的成为专业训练工具,而不仅仅是消费者购买的玩具——因此,在Molex,我们认为这些产品有着良好的市场前景。  同样,在医疗领域,传感器技术上的进步已经通过可穿戴设备来实现了全天候24小时的远程病患监护,这类设备具有轻量级的特点,穿戴舒适,往往并不惹人注意。我们认为这类产品具有良好前景的原因在于,这种“远程医疗”的趋势可以在成本相对较低的情况下,提供行之有效的病患照护。  助听器是一种相当常见的医用可穿戴设备。Molex目前是这一市场的领导者,除了内置微型连接器以外,还为助听设备提供防水防腐蚀的磁性充电解决方案。  用户要求这类设备高度的可靠,并且相当的坚固,但也要做到轻量化,同时封装进一系列的功能。他们还希望电池有较长的续航能力,同时要做到非常的小巧。这样自然而然的就会为制造商带来设计上的严峻挑战。比...
            发布时间: 2019 - 12 - 28
            浏览次数:38
            molex连接器现今汽车配备的电子设备激增,高级驾驶辅助系统(ADAS)正是一例。这套系统为汽车配备强大的计算能力和先进的传感器,驾驶更安全舒适,汽车构造和性能也更精密,为汽车制造商带来竞争优势。      中央计算单元ADAS能整合汽车传感器、摄像机、雷达、激光雷达等不同的输入,发出预警,促使驾驶员采取措施避免碰撞。故此,市场也需要高速可靠、可用于ADAS的连接器。背板或中间板结构可能会在改进,好用在车辆内部的高计算功能。让我们看看已经用于其他行业类似应用中的领先信号连接器,及其是否适用于汽车应用。  二十年来,通信密度、数据量持续增加,推高了信号连接器的需求。然而,对密度和数据速率要求的越来越高,2毫米间距紧凑型连接器开始取代传统的2.54毫米间距连接器,而且符合国际工程标准IEC 61076-4-101 /104。如今,Amphenol的2mm Millipacs®和Metral®系列产品是最为业界信赖的2毫米间距信号连接器品牌。 Millipacs®遵循Hardmetric 标准IEC 61076-4-101和IEC 917-2-2设备实践标准,而Metral®则遵循IEC 61076-4-104 Futurebus+标准。上述均是用于PCB的2...
            发布时间: 2019 - 12 - 24
            浏览次数:66
            近年随着'IOT物联网'、'机器人'、'智慧穿戴'、'智慧家居'及'智能车'等话题发酵,陆续产生各种感测方案,光传感器的用途极为广泛,时常围绕在我们生活周遭,其中用到许多光传感器用以感测光源变化,进而自动在应用上做指令的转换调整,呈现最佳色温亮度,达到最佳平衡。以现代人随身的智能手机为例,接听电话的时候脸靠近手机关闭屏幕、室内或户外使用时屏幕暗亮度调整,都会需要使用到光传感器,尤其,屏幕的耗电量大约占了手机/穿戴装置总耗电量的一半左右,若使用环境光传感器,约可节省30%的电量以上,大幅增加产品的续航性,延长需要充电的时间,避免外出时需找寻充电插座或随身携带行动电源等麻烦。 亿光(亿光LED)做为台湾LED界龙头,凭借专业光学技术及丰富的光学封装ODM、OEM经验,具有完整且多样的光传感器系列产品,环境光传感器(Ambient Light Sensor 后称ALS) ALS-PDIC17-79NB/TR8 具有15bits的亮度分辨率,不论白天户外很亮或夜晚的状况下,都可透过ALS自动反馈系统,进而自行调整到最适亮度,避免屏幕亮度过高伤眼等刺激情形发生,屏幕观赏上更为轻松舒适?;肪彻怍呓咏胁饽??Ambient Light and Proximity Module后称APM...
            发布时间: 2019 - 12 - 24
            浏览次数:39
            一、自动驾驶测试场景1.1 场景的定义  “场景(Scenerio)”一词来源于拉丁语(Olinda),意为舞台剧,现泛指生活中特定的情景。随着科技的发展,场景的概念逐渐应用于工业生产的开发测试过程中。   基于场景的测试最先应用于软件系统的开发,“场景”用来描述系统的使用方式、使用要求、使用环境,以及构想更多可行的系统。现阶段在自动驾驶领域,“场景”尚没有明确统一的定义。但根据RAND、PEGASUS等不同机构的定义,其核心要素上是一致的:都包含道路环境要素、包含其他交通参与者、包含车辆驾驶任务,同时,这些要素都会持续一定时间、具有动态变化的特性。  场景是自动驾驶汽车与其行驶环境各组成要素在一段时间内的总体动态描述,这些要素组成由所期望检验的自动驾驶汽车的功能决定。简言之,场景可以认为是自动驾驶汽车行驶场合与驾驶情景的有机组合。1.2 场景的要素  确定场景要素是进行基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试的首要环节。本文综合不同场景要素研究,提出了如图2所示的场景要素具体情况。测试场景要素主要包括测试车辆和交通环境要素2大类,其中,测试车辆要素又包括测试车辆基础要素、目标信息以及驾驶行为3类;交通环境要素包括天气和光照、静态道路信息、动态道路信息和交通参与者信息4类。1.3 场景的数据来源...
            发布时间: 2019 - 12 - 24
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            (MOLEX连接器)无人驾驶的真正落地时间的预测,近两年从非常乐观迅速转向谨慎甚至悲观。真正的无人驾驶到底还需要多久,无人驾驶初创公司 May Mobility 的 CEO Edwin Olson,针对这个问题,结合已有的数据做了一个推理。  他利用技术发展的指数性作为假设,试图找到无人驾驶发展的摩尔定律,进而推导出实现无人驾驶的大概时间表。他得出的时间,可能比多数人预测的要长,尤其是国内的自动驾驶创业公司。  作为一家无人车公司的 CEO,我总是在问一个问题,那就是究竟还要多久自动驾驶的士才能在任何时候载人去任何地方。我们已经听到了推销的(「X公司将会在 2019 年解决自动驾驶的士问题!」)和工程师(「呃,这很难」)的各种版本的估计,那究竟谁的话更可信呢?  在本文中,不妨用每脱离一次行驶的英里数(miles per disengagement,MPD,自动驾驶脱离)来衡量某系统的表现。所谓的脱离,大概的意思是指当技术失效需要安全司机接管的时候。好的无人车这个数字会很大——意味着车子可以自行行驶很长距离,很少会失效。以下用数据显示:  2004 年,最好的无人车是 CMU(卡内基梅隆大学)的 Sandstorm,它「赢」得了第一届 DARPA 挑战赛,成绩是 150 英里的总赛程走了 7.4 英里,...
            发布时间: 2019 - 12 - 18
            浏览次数:114
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