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  • 雷諾采用AI及大數(shù)據(jù) 預(yù)判車輛的故障發(fā)生時間
    發(fā)布日期:2017-10-04  發(fā)布者:會員  PV:1214  字體:
    據(jù)外媒報道,雷諾正在研發(fā)機器學(xué)習(machine learning)技術(shù)。據(jù)該公司的人工智能工程師透露,這是實現(xiàn)未來人工駕駛的第一步,屆時車輛將自己掌控駛向汽修廠(garage)的時間,且尋找一家距離最近的汽修廠進行車輛的維修,全程無需人為干預(yù)。

    據(jù)雷諾數(shù)據(jù)(Renault Digital)部數(shù)據(jù)科學(xué)家Maggie Mhanna透露:“公司已在收集電動車的數(shù)據(jù),公司會將具體的部件更換時間記錄另一個數(shù)據(jù)庫中。最后再將各類數(shù)據(jù)庫拼接在一起,以便預(yù)計車載電池的更換時間。”

    該舉措意義重大:未來乘客可能只會搭乘車輛,而不會自行駕車。智囊團RethinkX于今年5月表示,當自動駕駛?cè)婧戏ɑ?,公眾會在之后的十年?nèi)選擇采用自動駕駛車輛。

    在該模式下,人工是能或?qū)⒆R別租賃車輛的故障,使車輛自行駛向最近的汽修廠,為車輛更換所需的零部件。未來的車輛甚至能夠做到車輛故障的自行修復(fù)。雷諾Zoe是公司推出的一款電動車,研究人員正在研發(fā)人工智能,確定電池等零件所需的大致更換時間。

     

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    以下為雷諾數(shù)據(jù)系統(tǒng)的工作原理:電動車數(shù)據(jù)庫采集泛型使用數(shù)據(jù)(generic usage data),這包括行程起點與終點間的行駛里程數(shù)、充電時的電池溫度、外部溫度及功耗等各類數(shù)據(jù)。

    該團隊將提煉這類數(shù)據(jù),查找這類數(shù)據(jù)的最小值、最大值及平均值,并判斷電池的狀態(tài)。憑借這類數(shù)據(jù),可建立預(yù)測分析建模,在故障發(fā)生前的一個月,提前確定大致的故障發(fā)生時間。

    電動車的電池能的運行里程數(shù)很長,而埃隆馬斯克也曾提到,進行特斯拉實驗室用測試車輛的行駛里程數(shù)才不到50萬英里。因此,該研究團隊需要花費很長時間,才能收集到所需的數(shù)據(jù)。
     來源  蓋世汽車    李文龍 

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