Automotive AI Integration
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2026
Serie: Libro 6 di 10 - Software-Defined Vehicle Engineering Series
- Brossura
- Nuovo
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.PBShop.store US
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Codice articolo L0-9798180774019
- Titolo
- Automotive AI Integration
- Autore
- Team, Chatvariety
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- PAP
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798180774019
- Peso dell'articolo
- 137 grammi
- Serie
- Libro 6 di 10: Software-Defined Vehicle Engineering Series
As automotive engineering transitions to software-defined architectures, integrating reliable, high-performance machine learning is the ultimate competitive advantage. Automotive AI Integration is the definitive engineering guide to deploying robust on-board ML models inside production vehicles.
Written specifically for automotive embedded engineers, ADAS developers, and AI researchers, this comprehensive manual bridges the gap between theoretical deep learning and real-world physical deployment. Learn how to navigate the complex trade-offs of performance, safety, and hardware constraints using industry-standard frameworks.
Inside this masterclass, you will discover:
- Silicon-Level Optimization: Master neural network inference on leading SoCs like NVIDIA DRIVE Orin, Qualcomm Snapdragon Ride, and Mobileye EyeQ Ultra.
- Advanced Model Compression: Implement model quantization (INT8/FP8), pruning, and TensorRT compilation to fit large models into tight automotive resource budgets.
- Safety & Standards: Design MISRA C++ compliant machine learning pipelines and build robust ISO 26262 safety cases up to ASIL-D.
- Sensor Fusion Architectures: Combine camera Bird’s-Eye-View (BEV), radar point clouds, and LiDAR data inside modern deep neural networks.
- AUTOSAR & OTA Integration: Deploy models as AUTOSAR Adaptive software components and architect secure, failsafe over-the-air (OTA) update pipelines.
- Next-Gen Cockpit Intelligence: Build highly responsive Driver Monitoring Systems (DMS) and deploy local, low-latency LLM voice assistants on-edge.
Whether you are developing Level 2+ ADAS features or architecting Level 4 autonomous systems, this book provides the production-validated patterns, testing paradigms, and validation frameworks you need to write safe, efficient, and regulatory-compliant automotive software.
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