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雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间
2022-01-08 00:08
本文摘要:据外媒报导,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漏,这是构建未来人工驾驶员的第一步,预计车辆将自己掌控驶往汽修厂(garage)的时间,且找寻一家距离最近的汽修厂展开车辆的修理,全程需要人为介入。 据雷诺数据(Renault Digital)部数据科学家Maggie Mhanna透漏:公司已在搜集电动车的数据,公司不会将明确的部件替换时间记录另一个数据库中。最后再行将各类数据库拼凑在一起,以便预计车载电池的替换时间。

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据外媒报导,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漏,这是构建未来人工驾驶员的第一步,预计车辆将自己掌控驶往汽修厂(garage)的时间,且找寻一家距离最近的汽修厂展开车辆的修理,全程需要人为介入。

据雷诺数据(Renault Digital)部数据科学家Maggie Mhanna透漏:公司已在搜集电动车的数据,公司不会将明确的部件替换时间记录另一个数据库中。最后再行将各类数据库拼凑在一起,以便预计车载电池的替换时间。该措施意义根本性:未来乘客有可能只不会乘坐车辆,而会自行驾车。智囊团RethinkX于今年5月回应,当自动驾驶全面合法化后,公众不会在之后的十年内自由选择使用自动驾驶车辆。

在该模式下,人工是能或将辨识出租车辆的故障,使车辆自行驶往最近的汽修厂,为车辆替换所需的零部件。未来的车辆甚至需要做车辆故障的自行修缮。雷诺Zoe是公司发售的一款电动车,研究人员正在研发人工智能,确认电池等零件所需的大体替换时间。

以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库收集泛型用于数据(generic usage data),这还包括行程起点与起点间的行经里程数、电池时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。该团队将萃取这类数据,查询这类数据的最小值、最大值及平均值,并辨别电池的状态。

凭借这类数据,可创建预测分析建模,在故障再次发生前的一个月,提早确认大体的故障再次发生时间。电动车的电池能的运营里程数很长,而埃隆马斯克也曾提及,展开特斯拉实验室用测试车辆的行经里程数才将近50万英里。

因此,该研究团队必须花费很长时间,才能搜集到所需的数据。


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