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电动卡车智能悬架AI辅助决策系统

截止时间: 2020-02-02 行业分类: 电子信息 发布时间:2019-07-02 投入预算:10 万元 联系人:郭真珠 江苏南京
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需求简介

1、技术现状:该技术主要服务于新兴的电动卡车行业,为其悬架的智能化控制提供基于机器学习算法的AI辅助系统,包括算法和硬件系统。
智能化是当前汽车技术的研发热点,谷歌百度特斯拉的无人驾驶汽车获得了学术界、商业资本和普通百姓的极大关注。2018年4月,重汽HOWO-T5G在天津港试运行,该电动卡车的动力系统融合了人工智能、车联网、云计算,可以实现L4级无人驾驶功能。
悬架是布置在车身与车轮之间的关键系统,其作用是可靠传递力和扭矩,缓和冲击衰减振动,保证车辆行驶时操纵稳定性。悬架从采用传统机械-液压/气压系统的被动悬架,逐步发展到以电控系统为代表的主动/半主动悬架。
2、具体的技术难点:卡车具有路线固定,往复运行的运营特征,非常适于以较小的样本构造充分的数据空间。然而,货运企业和车队缺乏对车辆运行数据的采集、管理,对于智能悬架控制参数的机器学习训练过程带来很大问题。因此,首先需要采用模拟仿真的方法构造可信度较高的数据库。
搭建百节点级别的可降阶ANN网络,在研发过程中完成离线学习,构建中等量级的有监督训练样本,在此基础上,主要针对运输路线进行后验概率算法的无监督学习,利用试运营的云端数据,分步骤完成基于大量乃至海量数据的机器学习,获得稳定的数值解供给用户,以其为核心实现辅助决策/AI助手模块的工程应用。
3、技术指标:ANN节点>100;离线样本>500;在线样本>5万。云端成本<15万;用户界面简洁

相关需求信息

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