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            人在回路的智能增強駕駛技術

            利用人在回路的智能增強駕駛技術,把駕駛員的行為、反饋引入到計算回路中,使駕駛員與智能增強駕駛系統緊密耦合,相互適應,協同工作,形成雙向的信息交流與控制機制。智能車載終端收集各種環境下駕駛員的駕駛行為進行計算并上傳數據至中心計算機集群,集群獲取數據后,采用深度學習算法進行運算,通過以邊緣計算和中心計算相結合的智能處理模式,最終形成了集最優秀駕駛員群體的感知、決策和響應與一體的智能計算模型。

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            人在回路的智能增強駕駛技術

            智能技術

            在不同的路況、海拔、車型(發動機)以及不同路線背景下,駕駛員的駕駛行為作用到汽車上形成了油門、剎車、轉速、離合、扭矩、檔位等不同信息。 智能車載終端從車輛的總線和傳感器采集這些信息并進行智能計算,同時將信息數據上傳至中心計算機集群,集群獲取數據后,采用深度學習算法進行運算。 通過以邊緣計算和中心計算相結合的智能處理模式,最終形成了集最優秀駕駛員群體的感知、決策和響應與一體的智能計算模型

            終端設備

            行駛記錄儀

            安卓屏

            T-Box

            經過多年積累,公司已形成節能和安全相關的43類不良駕駛模型,例如:非綠區駕駛、車線不匹配、制動力矩不足、急加速等, 智能增強駕駛系統可實時對駕駛員的駕駛行為進行指導和提醒。運輸公司、 駕駛員可以通過駕駛過程中的行為反饋和駕駛過程后的意見反饋,促使系統迭代升級,不斷提升系統的智能水平。

            系統應用

            某車隊150輛貨車,運用本系統對駕駛員進行及時提示和事后駕駛行為復盤,節能效果非常明顯,安全事故降低效果顯著。

            • 單車年節油在6%以上
            • 年總節油價值近220萬元
            • 發動機、離合器等關鍵零部件壽命延長20%以上
            • 年總節省維修費用150萬元
            • 平均事故率降低20%
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