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雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间

盖世汽车 李文龙 2017-10-02 06:00:00
核心提示:据外媒报道,雷诺正在研发机器学习(machine learning)技术。据该公司的人工智能工程师透露,这是实现未来人工驾驶的第一步,届时车辆将自己掌控驶向汽修厂(garage)的时间,且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修,全程无需人为干预。以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库采集泛型使用数据,这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。凭借这类数据,可建立预测分析建模,在故障发生前的一个月,提前确定大致的故障发生时间。

雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间

盖世汽车讯 据外媒报道,雷诺正在研发机器学习(machine learning)技术。据该公司的人工智能工程师透露,这是实现未来人工驾驶的第一步,届时车辆将自己掌控驶向汽修厂(garage)的时间,且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修,全程无需人为干预。

据雷诺数据(Renault Digital)部数据科学家Maggie Mhanna透露:“公司已在收集电动车的数据,公司会将具体的部件更换时间记录另一个数据库中。最后再将各类数据库拼接在一起,以便预计车载电池的更换时间。”

该举措意义重大:未来乘客可能只会搭乘车辆,而不会自行驾车。智囊团RethinkX于今年5月表示,当自动驾驶全面合法化后,公众会在之后的十年内选择采用自动驾驶车辆。

在该模式下,人工是能或将识别租赁车辆的故障,使车辆自行驶向最近的汽修厂,为车辆更换所需的零部件。未来的车辆甚至能够做到车辆故障的自行修复。雷诺Zoe是公司推出的一款电动车,研究人员正在研发人工智能,确定电池等零件所需的大致更换时间。

雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间

以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库采集泛型使用数据(generic usage data),这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。

该团队将提炼这类数据,查找这类数据的最小值、最大值及平均值,并判断电池的状态。凭借这类数据,可建立预测分析建模,在故障发生前的一个月,提前确定大致的故障发生时间。

电动车的电池能的运行里程数很长,而埃隆马斯克也曾提到,进行特斯拉实验室用测试车辆的行驶里程数才不到50万英里。因此,该研究团队需要花费很长时间,才能收集到所需的数据。

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本文地址:https://auto.gasgoo.com/News/2017/10/0206014414470024399C601.shtml

 
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