時(shí)間:2018-07-06 11:08:48來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載
自動(dòng)駕駛離不開(kāi)感知層、控制層和執(zhí)行層的相互配合。攝像頭、雷達(dá)等傳感器獲取圖像、距離、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色。
控制模塊分析處理信息,并進(jìn)行判斷、下達(dá)指令,扮演大腦的角色。車(chē)身各部件負(fù)責(zé)執(zhí)行指令,扮演手腳的角色。而環(huán)境感知是這一切的基礎(chǔ),因此傳感器對(duì)于自動(dòng)駕駛不可或缺。
三大重要傳感器
攝像頭:智能駕駛之慧眼
車(chē)載攝像頭是實(shí)現(xiàn)眾多預(yù)警、識(shí)別類(lèi)ADAS功能的基礎(chǔ)。在眾多ADAS功能中,視覺(jué)影像處理系統(tǒng)較為基礎(chǔ),對(duì)于駕駛者也更為直觀,而攝像頭又是視覺(jué)影像處理系統(tǒng)的基礎(chǔ),因此車(chē)載攝像頭對(duì)于自動(dòng)駕駛必不可少。
攝像頭可實(shí)現(xiàn)的ADAS功能
以上眾多功能都可借助攝像頭實(shí)現(xiàn),有的功能甚至只能通過(guò)攝像頭實(shí)現(xiàn)。
車(chē)載攝像頭價(jià)格持續(xù)走低,未來(lái)單車(chē)多攝像頭將成為趨勢(shì)。攝像頭成本相對(duì)低廉,價(jià)格也從2010年的300多元持續(xù)走低,到2014年單個(gè)攝像頭價(jià)格已降低至200元左右,易于普及應(yīng)用。
根據(jù)不同ADAS功能的要求,攝像頭的安裝位置也不盡相同。按攝像頭的安裝位置不同,可分為前視、側(cè)視、后視和內(nèi)置四個(gè)部分。未來(lái)要實(shí)現(xiàn)全套ADAS功能,單車(chē)需配備至少5個(gè)攝像頭。
前視攝像頭
前視攝像頭使用頻率最高,單一攝像頭可實(shí)現(xiàn)多重功能。如行車(chē)記錄、車(chē)道偏離預(yù)警、前向碰撞預(yù)警、行人識(shí)別等。前視攝像頭一般為廣角鏡頭,安裝在車(chē)內(nèi)后視鏡上或者前擋風(fēng)玻璃上較高的位置,以實(shí)現(xiàn)較遠(yuǎn)的有效距離。
側(cè)視攝像頭代替后視鏡將成為趨勢(shì)。由于后視鏡的范圍有限,當(dāng)另一輛在斜后方的車(chē)位于這個(gè)范圍之外就“隱身”,因?yàn)槊^(qū)的存在,大大增加了交通事故發(fā)生的幾率。而在車(chē)輛兩側(cè)加裝側(cè)視攝像頭可以基本覆蓋盲區(qū),當(dāng)有車(chē)輛進(jìn)入盲區(qū)時(shí),就有自動(dòng)提醒駕駛員注意。
全景泊車(chē)系統(tǒng)
全景泊車(chē)系統(tǒng)通過(guò)安裝在車(chē)身周?chē)亩鄠€(gè)超廣角攝像頭,同時(shí)采集車(chē)輛四周的影像,經(jīng)過(guò)圖像處理單元矯正和拼接之后,形成一副車(chē)輛四周的全景俯視圖,實(shí)時(shí)傳送至中控臺(tái)的顯示設(shè)備上。
駕駛員坐在車(chē)中即可以“上帝視角”直觀地看到車(chē)輛所處的位置以及車(chē)輛周報(bào)的障礙物。
車(chē)載攝像頭應(yīng)用廣泛且價(jià)格相對(duì)低廉,是最基本最常見(jiàn)的傳感器。相對(duì)于手機(jī)攝像頭,車(chē)載攝像頭的工況更加惡劣,需要滿(mǎn)足抗震、防磁、防水、耐高溫等各種苛刻要求。制造工藝流程復(fù)雜,技術(shù)難度高。
特別是用于ADAS功能的前視攝像頭,涉及行車(chē)安全,可靠性必須非常高。因此車(chē)載攝像頭的制造工藝也更加復(fù)雜。
車(chē)載攝像頭產(chǎn)業(yè)鏈
在成為整車(chē)廠商的一級(jí)供應(yīng)商之前,需經(jīng)過(guò)大量不同種類(lèi)的嚴(yán)格測(cè)試。但是一旦進(jìn)入整車(chē)廠商的一級(jí)供應(yīng)商體系就會(huì)形成很高的壁壘,很難被替代,因?yàn)楦鼡Q供應(yīng)商的成本太高,重新更換供應(yīng)商就意味著整車(chē)廠商要再次進(jìn)行復(fù)雜的測(cè)試。
全球視覺(jué)系A(chǔ)DAS龍頭Mobileye從1999年成立就開(kāi)始研發(fā)視覺(jué)處理系統(tǒng),但在2007年搭載Mobileye產(chǎn)品的車(chē)型才上市,從研發(fā)到正式進(jìn)入前裝市場(chǎng),用了八年的時(shí)間。但成為眾多整車(chē)廠商的一級(jí)供應(yīng)商后,Mobileye已成為這一領(lǐng)域絕對(duì)的寡頭。
自從其公司2014年上市至今,與其他公司競(jìng)逐各大汽車(chē)廠商的智能汽車(chē)安全設(shè)備招標(biāo)時(shí),Mobileye的成功率幾乎是百分之百。
毫米波雷達(dá):ADAS核心傳感器
毫米波的波長(zhǎng)介于厘米波和光波之間,因此毫米波兼有微波制導(dǎo)和光電制導(dǎo)的優(yōu)點(diǎn):
1)同厘米波導(dǎo)引頭相比,毫米波導(dǎo)引頭具有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點(diǎn);
2)與紅外、激光等光學(xué)導(dǎo)引頭相比,毫米波導(dǎo)引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng),傳輸距離遠(yuǎn),具有全天候全天時(shí)的特點(diǎn);
3)性能穩(wěn)定,不受目標(biāo)物體形狀、顏色等干擾。毫米波雷達(dá)很好的彌補(bǔ)了如紅外、激光、超聲波、攝像頭等其他傳感器在車(chē)載應(yīng)用中所不具備的使用場(chǎng)景。
毫米波雷達(dá)的探測(cè)距離一般在150m-250m之間,有的高性能毫米波雷達(dá)探測(cè)距離甚至能達(dá)到300m,可以滿(mǎn)足汽車(chē)在高速運(yùn)動(dòng)時(shí)探測(cè)較大范圍的需求。與此同時(shí),毫米波雷達(dá)的探測(cè)精度較高。
毫米波雷達(dá)應(yīng)用于自適應(yīng)巡航
這些特性使得毫米波雷達(dá)能夠監(jiān)測(cè)到大范圍內(nèi)車(chē)輛的運(yùn)行情況,同時(shí)對(duì)于前方車(chē)輛的速度、加速度、距離等信息的探測(cè)也更加精準(zhǔn),因此是自適應(yīng)巡航(ACC)、自動(dòng)緊急剎車(chē)(AEB)的首選傳感器。
目前77GHz毫米波雷達(dá)系統(tǒng)單價(jià)大約在250歐元左右,高昂的價(jià)格限制了毫米波雷達(dá)的車(chē)載化應(yīng)用。
激光雷達(dá):功能強(qiáng)大
激光雷達(dá)性能精良,是無(wú)人駕駛的最佳技術(shù)路線。激光雷達(dá)相對(duì)于其他自動(dòng)駕駛傳感器具有非常優(yōu)越的性能:
分辨率高。激光雷達(dá)可以獲得極高的角度、距離和速度分辨率,這意味著激光雷達(dá)可以利用多普勒成像技術(shù)獲得非常清晰的圖像。
精度高。激光直線傳播、方向性好、光束非常窄,彌散性非常低,因此激光雷達(dá)的精度很高。
抗有源干擾能力強(qiáng)。與微波、毫米波雷達(dá)易受自然界廣泛存在的電磁波影響的情況不同,自然界中能對(duì)激光雷達(dá)起干擾作用的信號(hào)源不多,因此激光雷達(dá)抗有源干擾的能力很強(qiáng)。
激光雷達(dá)的空間建模
三維激光雷達(dá)一般安裝在車(chē)頂,可以高速旋轉(zhuǎn),以獲得周?chē)臻g的點(diǎn)云數(shù)據(jù),從而實(shí)時(shí)繪制出車(chē)輛周邊的三維空間地圖。同時(shí),激光雷達(dá)還可以測(cè)量出周邊其他車(chē)輛在三個(gè)方向上的距離、速度、加速度、角速度等信息,再結(jié)合GPS地圖計(jì)算出車(chē)輛的位置,這些龐大豐富的數(shù)據(jù)信息傳輸給ECU分析處理后,以供車(chē)輛快速做出判斷。
激光雷達(dá)車(chē)用方案:
以地圖為中心:以Google和百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的無(wú)人駕駛是以地圖為中心,主要原因在于激光雷達(dá)可以為這些公司繪制高精度地圖。
以汽車(chē)為中心:對(duì)大多數(shù)車(chē)企而言,他們更想要一款專(zhuān)為汽車(chē)量身定制的激光雷達(dá)產(chǎn)品。
百度自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的激光雷達(dá)
首先,和測(cè)繪專(zhuān)用的笨重“大花盆”相比,小型激光雷達(dá)和汽車(chē)更配,為了兼顧美觀和風(fēng)阻系數(shù),自動(dòng)駕駛汽車(chē)與普通汽車(chē)不應(yīng)該在外觀上有任何差別,激光雷達(dá)盡量要被做成小體積直接嵌入車(chē)身,這就意味著要將機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件做到最小甚至拋棄。
因此車(chē)用激光雷達(dá)沒(méi)有選用大體積旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu),而是在制作工藝上,將旋轉(zhuǎn)部件做到了產(chǎn)品內(nèi)部。例如Ibeo的激光雷達(dá)產(chǎn)品LUX,改為固定激光光源,通過(guò)內(nèi)部玻璃片旋轉(zhuǎn)的方式改變激光光束方向,實(shí)現(xiàn)多角度檢測(cè)的需要。
而Quanergy旗下產(chǎn)品S3是一款全固態(tài)產(chǎn)品,使用了相位矩陣新技術(shù),內(nèi)部不存在任何旋轉(zhuǎn)部件。
不過(guò),好東西都很貴。激光雷達(dá)單價(jià)以萬(wàn)為單位,高昂的價(jià)格讓其難以市場(chǎng)化。
最后我們對(duì)比一下這三大傳感器性能:
一起事故引發(fā)的改變
2016年5月,美國(guó)佛羅里達(dá)州一輛開(kāi)啟了自動(dòng)駕駛模式(Autopilot)的特斯拉與白色重型卡車(chē)相撞,導(dǎo)致特斯拉車(chē)主身亡。
這起被稱(chēng)為“全球首例自動(dòng)駕駛致死”事故,讓不少人開(kāi)始對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性表示擔(dān)憂(yōu),也給特斯拉蒙上一層陰霾。
特斯拉
事故曝光后,特斯拉與其視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)供應(yīng)商Mobileye終止合作,并于9月份通過(guò)OTA推送了V8.0系統(tǒng),強(qiáng)化毫米波雷達(dá)作用,將其提升成為主控制傳感器。
特斯拉V7.0時(shí)代的自動(dòng)駕駛主要以圖像識(shí)別為主,毫米波雷達(dá)只是一個(gè)輔助傳感器,V8.0系統(tǒng)對(duì)整個(gè)技術(shù)方案做出了很大的調(diào)整:以毫米波雷達(dá)為主,圖像識(shí)別為輔,雷達(dá)可以監(jiān)測(cè)范圍是之前的6倍,大幅增強(qiáng)特斯拉的前方障礙識(shí)別能力。
而到了2016年10月,特斯拉又發(fā)布Autopilot2.0,宣布未來(lái)生產(chǎn)的所有車(chē)型都將具備進(jìn)行完全自動(dòng)駕駛的硬件系統(tǒng)。同時(shí),特斯拉表示在此硬件基礎(chǔ)上的自動(dòng)駕駛的安全性有了空前提升。
Autopilot2.0與Autopilot1.0硬件對(duì)比情況
特斯拉的完全自動(dòng)駕駛硬件系統(tǒng)包括:
1)車(chē)身四周加裝8個(gè)攝像頭,能夠測(cè)量250米范圍內(nèi)的物體;
2)搭載12顆超聲波傳感器,用以輔助偵測(cè);
3)升級(jí)增強(qiáng)版的毫米波雷達(dá),能夠在惡劣天氣下工作,也能探測(cè)到前方車(chē)輛;
4)汽車(chē)主板的性能是前款產(chǎn)品的40倍,大幅提升計(jì)算能力。
特斯拉本次發(fā)布Autopilot2.0的完全自動(dòng)駕駛硬件變化最大的在于攝像頭,數(shù)量從原先的1個(gè)增至8個(gè)。這也預(yù)示著特斯拉感知端的技術(shù)路線從原先的攝像頭,到倚重雷達(dá),最后又重新選擇了攝像頭。
特斯拉不斷變化的主控傳感器選擇說(shuō)明感知端目前還沒(méi)有完全固定的技術(shù)路線,特斯拉自身也是在探索中不斷地前進(jìn)。
Mobileye
實(shí)際上,與特斯拉“分手”,是Mobileye提出來(lái)的。
經(jīng)過(guò)十幾年的研發(fā)創(chuàng)新,Mobileye憑借其EyeQ系列芯片上的高級(jí)視覺(jué)算法可實(shí)現(xiàn)多種ADAS功能,已成為視覺(jué)系A(chǔ)DAS產(chǎn)品中絕對(duì)的龍頭。
從2007年研發(fā)出的第一代EyeQ產(chǎn)品開(kāi)始,Mobileye與意法半導(dǎo)體合作,不斷升級(jí)芯片技術(shù),優(yōu)化視覺(jué)算法,EyeQ3產(chǎn)品的運(yùn)算速度已是第一代產(chǎn)品的48倍。
Mobileye的EyeQ系列產(chǎn)品升級(jí)情況
從表格中我們可以看到,前三代產(chǎn)品都只搭載一顆攝像頭。目前EyeQ4、EyeQ5產(chǎn)品計(jì)劃已發(fā)布,其中EyeQ4將開(kāi)始使用多攝像頭方案。預(yù)計(jì)未來(lái)通過(guò)芯片升級(jí)和算法優(yōu)化,Mobileye的芯片算法將融合更多傳感器,將推出多目攝像頭+毫米波雷達(dá)+激光雷達(dá)的解決方案,全面支持無(wú)人駕駛。
2016年7月,Mobileye宣布和特斯拉終止合作,EyeQ3將會(huì)是Mobileye和特斯拉的最后一次合作。幾乎同時(shí),Mobileye還宣布英特爾、寶馬進(jìn)行合作。今年3月,英特爾以溢價(jià)33%+的價(jià)格收購(gòu)Mobileye。
其實(shí),Mobileye與特斯拉終止合作的深層次原因在于:
1)風(fēng)格策略不同。Mobileye相對(duì)保守,特斯拉相對(duì)激進(jìn),因此Mobileye更傾向與傳統(tǒng)汽車(chē)廠商合作。
2)數(shù)據(jù)歸屬有爭(zhēng)議。Mobileye提出了一個(gè)名為REM的概念,數(shù)據(jù)將由加入的成員共享,而作為積累里程以及數(shù)據(jù)最多的特斯拉不愿意白白把數(shù)據(jù)共享給別的車(chē)廠。
不過(guò)特斯拉只是Mobileye所面對(duì)的眾多整車(chē)客戶(hù)之一,但是與英特爾的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,Mobileye將受益于英特爾從芯片端提供的資源幫助,構(gòu)造基于視覺(jué)、實(shí)現(xiàn)傳感器融合的強(qiáng)大算法,推動(dòng)視覺(jué)算法持續(xù)向自動(dòng)駕駛邁進(jìn)。
趨勢(shì)——多傳感器融合
對(duì)比特斯拉跟Mobileye的產(chǎn)品升級(jí)我們會(huì)發(fā)現(xiàn),“老情人”的肉體雖然分離了,但精神上還是一致的。都是通過(guò)增加傳感器的數(shù)量,并讓多個(gè)傳感器融合來(lái)提高自動(dòng)駕駛能力。
上面提到的特斯拉事故中,主要原因有:
毫米波雷達(dá)測(cè)距可能誤判。毫米波雷達(dá)測(cè)到前方有巨大障礙物,但可能因?yàn)榭ㄜ?chē)反射面積過(guò)大和車(chē)身過(guò)高,毫米波雷達(dá)將拖掛車(chē)誤判為懸掛在道路上方的交通指示牌;
攝像頭強(qiáng)光致盲
前置攝像頭EyeQ3可能誤判。事故拖掛車(chē)是橫置的,全身白色,沒(méi)有色彩警告,在陽(yáng)光強(qiáng)烈的環(huán)境下,圖像識(shí)別系統(tǒng)容易將拖掛車(chē)誤判為白云。
在極端情況下,特斯拉的毫米波雷達(dá)和前置攝像頭均發(fā)生了誤判??梢?jiàn)攝像頭+毫米波雷達(dá)方案缺乏冗余度,容錯(cuò)性差,難以完成自動(dòng)駕駛的使命,需要多個(gè)傳感器信息融合綜合判斷。
傳感器各有優(yōu)劣,難以互相替代,未來(lái)要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,是一定需要多種(個(gè))傳感器相互配合共同構(gòu)成汽車(chē)的感知系統(tǒng)的。不同傳感器的原理、功能各不相同,在不同的使用場(chǎng)景里可以發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì),難以互相替代。
多個(gè)同類(lèi)或不同類(lèi)傳感器分別獲得不同局部和類(lèi)別的信息,這些信息之間可能相互補(bǔ)充,也可能存在冗余和矛盾,而控制中心最終只能下達(dá)唯一正確的指令,這就要求控制中心必須對(duì)多個(gè)傳感器所得到的信息進(jìn)行融合,綜合判斷。
試想一下,如果一個(gè)傳感器所得到的信息要求汽車(chē)立即剎車(chē),而另一傳感器顯示可以繼續(xù)安全行駛,或者一個(gè)傳感器要求汽車(chē)左轉(zhuǎn),而另一個(gè)傳感器要求汽車(chē)右轉(zhuǎn),在這種情況下,如果不對(duì)傳感器信息進(jìn)行融合,汽車(chē)就會(huì)“感到迷茫而不知所措”,最終可能導(dǎo)致意外的發(fā)生。
因此在使用多種(個(gè))傳感器的情況下,要想保證安全性,就必須對(duì)傳感器進(jìn)行信息融合。多傳感器融合可顯著提高系統(tǒng)的冗余度和容錯(cuò)性,從而保證決策的快速性和正確性,是自動(dòng)駕駛的必然趨勢(shì)。
多傳感器融合要求:
1)硬件層面,數(shù)量要足夠,也就是不同種類(lèi)的傳感器都要配備,才能夠保證信息獲取充分且有冗余;
2)軟件層面,算法要足夠優(yōu)化,數(shù)據(jù)處理速度要夠快,且容錯(cuò)性要好,才能保證最終決策的快速性和正確性。
算法是多傳感器融合的核心
簡(jiǎn)單地說(shuō),傳感器融合就是將多個(gè)傳感器獲取的數(shù)據(jù)、信息集中在一起綜合分析以便更加準(zhǔn)確可靠地描述外界環(huán)境,從而提高系統(tǒng)決策的正確性。
多傳感器融合的基本原理
多傳感器融合的基本原理類(lèi)似于人類(lèi)大腦對(duì)環(huán)境信息的綜合處理過(guò)程。人類(lèi)對(duì)外界環(huán)境的感知是通過(guò)將眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官(各種傳感器)所探測(cè)的信息傳輸至大腦(信息融合中心),并與先驗(yàn)知識(shí)(數(shù)據(jù)庫(kù))進(jìn)行綜合,以便對(duì)其周?chē)沫h(huán)境和正在發(fā)生的事件做出快速準(zhǔn)確地評(píng)估。
多傳感器融合的體系結(jié)構(gòu):分布式、集中式和混合式。
1)分布式。先對(duì)各個(gè)獨(dú)立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理,然后再將結(jié)果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來(lái)獲得最終的結(jié)果。分布式對(duì)通信帶寬的需求低、計(jì)算速度快、可靠性和延續(xù)性好,但跟蹤的精度卻遠(yuǎn)沒(méi)有集中式高。
2)集中式。集中式將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理,可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)融合。其數(shù)據(jù)處理的精度高,算法靈活,缺點(diǎn)是對(duì)處理器的要求高,可靠性較低,數(shù)據(jù)量大,故難于實(shí)現(xiàn)。
3)混合式。混合式多傳感器信息融合框架中,部分傳感器采用集中式融合方式,剩余的傳感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點(diǎn),穩(wěn)定性強(qiáng)。混合式融合方式的結(jié)構(gòu)比前兩種融合方式的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,這樣就加大了通信和計(jì)算上的代價(jià)。
三種傳感器融合體系結(jié)構(gòu)的對(duì)比
因?yàn)槎鄠鞲衅鞯氖褂脮?huì)使需要處理的信息量大增,這其中甚至有相互矛盾的信息,如何保證系統(tǒng)快速地處理數(shù)據(jù),過(guò)濾無(wú)用、錯(cuò)誤信息,從而保證系統(tǒng)最終做出及時(shí)正確的決策十分關(guān)鍵。
目前多傳感器融合的理論方法有貝葉斯準(zhǔn)則法、卡爾曼濾波法、D-S證據(jù)理論法、模糊集理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。
從我們上面的分析可看出,多傳感器融合在硬件層面并不難實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)和難點(diǎn)都在算法上。多傳感器融合軟硬件難以分離,但算法是重點(diǎn)和難點(diǎn),擁有很高的技術(shù)壁壘,因此算法將占據(jù)價(jià)值鏈的主要部分。
結(jié)語(yǔ)
在自動(dòng)駕駛的浪潮下,自主品牌車(chē)企對(duì)智能化、電子化的需求比合資車(chē)企更加強(qiáng)勁,隨之而來(lái)的便是自主一二級(jí)零部件供應(yīng)商在該領(lǐng)域的機(jī)會(huì),過(guò)去幾年,零部件行業(yè)也在持續(xù)布局等待市場(chǎng)開(kāi)啟。
相對(duì)于控制層和執(zhí)行層多被互聯(lián)網(wǎng)巨頭、整車(chē)廠及Tier1所控制,傳感器層的零部件供應(yīng)商較為分散且門(mén)檻相對(duì)低一些,進(jìn)入周期相對(duì)短一些。傳感層仍然是國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)入自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)最容易的切入點(diǎn)。
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