P+F洗车机传感器高精度地图具备定位、感知、规划及决策四大功能，通过三大图层架构及在线服务 面向智能驾驶使用场景。高精度地图的图层架构主要分为：①地图图层：记录的是 对于道路的详尽描述，如道路边缘、车道边缘和中线等大量信息，以道路模型、车 道模型与对象模型表达大量道路属性要素，并以厘米级的高精度数据，精准呈现信 息；②定位图层：记录的是具备独特性的目标或特征，称为 Landmark，如交通标志、 地面标志、灯杆等，记录的内容包括绝对坐标、属性、几何轮廓等，用来和其他车 辆传感器感知结果匹配，推算车辆位置；③动态图层：通过云服务平台将动态事件 实时传达给智能驾驶车，让车辆提前预知前方出现的可能影响驾驶策略的情况。基 于三大图层架构，高精度地图可以实现定位、感知、规划及决策，以匹配智能驾驶 场景下的需求。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-IUEP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,开关输出和模拟量输出,可选声锥宽度,同步选项,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS
15 ... 30 V 输出电压 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 1 路推挽（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护
电流输出 4 mA ...20 mA 或
电压输出 0 V ...10 V 可配置 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 分辨率 : 电流输出：评估范围 [mm]/3200，但 ≥ 0.35 mm
电压输出：评估范围 [mm]/4000，但 ≥ 0.35 mm
特性曲线的偏差 : ≤ 0,2 % 满量程值 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 负载阻抗 : 电流输出： ≤ 300 Ohm
电压输出： ≥ 1000 Ohm 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出模式： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近极限： 500 mm
远极限： 2000 mm
输出模式： 上升斜坡
输出特性： 电流输出 4 mA ...20 mA 光束宽度 : 宽
济宁洗车机传感器 2019年9月，美国洛克希德•马丁公司在名为“自在”项目（Project Riot）的多域作战演示中，利用一架F-35战机机载传感器探测到远程导弹发射，并将信息通过U-2传输给地面防空指挥官，帮助其迅速针对威胁作出决策，使“数据到决策”时间从数分钟缩短到数秒。
样本洗车机传感器摄像头雷达分为前视、侧视、后视和内置四种类型，雷达分为毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达等。多种传感器融合可满足各种复杂路况，同时保证汽车软件系统冗余，传感器采集的数据融合提供给决策层计算单元进行算法处理。
P+F洗车机传感器沈晓君：大疆和徕卡的战略合作，充分结合大疆的飞行器的优势与徕卡测量系统在高精度测量传感器方面丰富的经验，激发出无人机的全部潜能，可以为测绘和建筑行业客户提供最新的软硬件解决方案，为决策者提供更为精确的数据。大疆将会和徕卡一起,利用各自领域的优势技术，共同推动无人机在测绘、建筑等行业的应用。
济宁洗车机传感器这些战术级ISR卫星优势，一是互操作性，卫星通过遵循开放任务系统（OMS）和通用指挥和控制接口（UCI）等开放标准，与其他作战平台和战斗管理系统连接；二是适应性，可用洛马公司“智能星” （SmartSat）系统的软件定义卫星技术可在轨开发和部署新的任务能力；平台大功率，LM 400平台可支持高达14千瓦的有效载荷和高达1500千克的质量，从而容纳多种传感器；自主化、强生存与战斗准备，在星上处理和弹性连接能力下，这些战术ISR卫星能够实现战区内低延迟传感器任务、任务数据在轨处理、受保护通信以及态势感知和瞄准信息的直接下行传输，从而大大缩短从传感器到射击人员的决策时间。
样本洗车机传感器目前，智能传感器产品体系日渐成熟，在自主感知、自主决策等方面的能力也在不断提升。传感器的进一步智能化升级，有利于与人工智能产业生态相融合，为各大产业、各类产品的智能化提供坚实支撑。在智能化、网联化推动下，预计接下来智能传感器的发展将会持续提速。
用户通过摄像头、麦克风等硬件输入信息、或通过传感器感知信息，再由芯片通过分析用户感知、行为进行主动决策，最后通过显示屏、仪表等实现输出，完成了车、路、人三方面的智能化，并将数据储存至云端，以实现对资源的有效适配。
无论是在生产过程中，还是在产品应用过程中，传感器都能够很好地“感知”到相关的数据参数，从而控制设备正常、高效工作，或是为管理、维护人员和用户的操作和决策提供参考。因此，在现代工业、社会状态下，传感器的重要性不言而喻，没有传感器也就意味着自动化、信息化失去了关键基础。
人工智能技术将推动情报侦察发生颠覆性变化。《AIM倡议： 机器增强情报战略》作为引领美国整个情报界人工智能发展的纲领性文件，将指导美国情报界更好地借助人工智能来处理工作。同时，推进将可实用的人工智能能力整合到军事力量中，引入人工智能技术必将指数级地倍增下一代 ISR体系的情报处理能力，解决传感器数据和情报信息处理瓶颈，并提升情报预测的效能，支撑复杂对抗环境下联合作战的快速决策环，并确保战略竞争信息优势。
贝克休斯GE公司亚太区数字化业务副总裁Ahmed Elsherbini Ibrahim作了题为“油气行业的数字化变革”的报告，介绍了油气行业正在进行的深度数字化变革，表示数字化变革将成为油气行业提高业务绩效的驱动器。中石油勘探开发研究院计算所所长龚仁彬以“中国石油上游信息化发展：从数字化到智能化”为题，介绍了中石油数字油田的建设情况，展示了物联网、云平台、大数据以及人工智能在勘探开发领域中的应用实例。潜能恒信能源技术股份公司董事长周锦明作了题为“大数据人工智能推动高效高质量油气勘探开发”的报告，分析了人工智能在油气勘探开发领域的机遇与挑战以及发展油气领域人工智能的必然性和紧迫性。道达尔(中国)科学与投资部主任魏舒婷在人工智能助力道达尔创新发展的报告中，用视频展示了道达尔借助人工智能技术，使用无人机和特殊传感器开展新区块勘探工作的有关情况。北京大学工学院院长、美国工程院院士张东晓作了题为“机器学习在石油工程中的应用及其前景”的报告，展示了机器学习的常用算法，通过实例介绍了机器学习在石油工程中的应用潜力。清华大学自动化系教授陆文凯以“应用地球物理+AI:机遇与挑战”为题，通过实例分析了地球物理中人工智能扮演的关键角色。恒泰艾普集团副总裁龚斌作了题为“大数据驱动下的智能油藏系统研发与应用实例”的报告，介绍在大数据背景下，利用机器学习解决油气藏开发中的关键决策问题的方法与实例。
