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人在回路的智能增强驾驶技术

利用人在回路的智能增强驾驶技术,把驾驶员的行为、反馈引入到计算回路中,使驾驶员与智能增强驾驶系统紧密耦合,相互适应,协同工作,形成双向的信息交流与控制机制。智能车载终端收集各种环境下驾驶员的驾驶行为进行计算并上传数据至中心计算机集群,集群获取数据后,采用深度学习算法进行运算,通过以边缘计算和中心计算相结合的智能处理模式,最终形成了集最优秀驾驶员群体的感知、决策和响应与一体的智能计算模型。

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人在回路的智能增强驾驶技术

智能技术

在不同的路况、海拔、车型(发动机)以及不同路线背景下,驾驶员的驾驶行为作用到汽车上形成了油门、刹车、转速、离合、扭矩、档位等不同信息。 智能车载终端从车辆的总线和传感器采集这些信息并进行智能计算,同时将信息数据上传至中心计算机集群,集群获取数据后,采用深度学习算法进行运算。 通过以边缘计算和中心计算相结合的智能处理模式,最终形成了集最优秀驾驶员群体的感知、决策和响应与一体的智能计算模型

终端设备

行驶记录仪

安卓屏

T-Box

经过多年积累,公司已形成节能和安全相关的43类不良驾驶模型,例如:非绿区驾驶、车线不匹配、制动力矩不足、急加速等, 智能增强驾驶系统可实时对驾驶员的驾驶行为进行指导和提醒。运输公司、 驾驶员可以通过驾驶过程中的行为反馈和驾驶过程后的意见反馈,促使系统迭代升级,不断提升系统的智能水平。

系统应用

某车队150辆货车,运用本系统对驾驶员进行及时提示和事后驾驶行为复盘,节能效果非常明显,安全事故降低效果显著。

  • 单车年节油在6%以上
  • 年总节油价值近220万元
  • 发动机、离合器等关键零部件寿命延长20%以上
  • 年总节省维修费用150万元
  • 平均事故率降低20%
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