根據(jù)最新研究，駕駛模式可能成為汽車制造商尋求打造終極駕駛體驗(yàn)的新契機(jī)。

在一份于2021年發(fā)表的論文中，研究人員表明，特定的駕駛模式可能會(huì)使電動(dòng)汽車 (EV) 在高速公路上巡航時(shí)的電能消耗增加15%至30%。

AI道路狀態(tài)監(jiān)測(cè)

根據(jù)J.D. Power于2023年進(jìn)行的一項(xiàng)研究，消費(fèi)者仍然受到續(xù)航焦慮的困擾，在理想情況下，將電池壽命提高約三分之一可能會(huì)顯著提高客戶滿意度。駕駛模式還可應(yīng)對(duì)濕滑、結(jié)冰或積雪等危險(xiǎn)路況，支持更安全的駕駛。問題在于，在不同模式之間切換需要駕駛員手動(dòng)選擇適當(dāng)?shù)脑O(shè)置。

駕駛模式真的太棒了！為什么它們不能是自動(dòng)的呢？

本質(zhì)上，駕駛模式代表著各種動(dòng)力傳動(dòng)配置，這些配置旨在創(chuàng)造或強(qiáng)調(diào)特定的駕駛體驗(yàn)。例如，通過修改轉(zhuǎn)向管柱的響應(yīng)、懸掛的靈活性或再生制動(dòng)的激進(jìn)性，系統(tǒng)將創(chuàng)造截然不同的駕駛體驗(yàn)，從而專注于特定的目標(biāo)。

傳統(tǒng)的Eco模式降低了響應(yīng)性并改變了變速比以優(yōu)先考慮節(jié)能，而Comfort模式調(diào)整了懸掛以更好地吸收顛簸。相反，Sport模式確保強(qiáng)勁的油門響應(yīng)、更重的方向盤和更硬的懸掛，使駕駛者體驗(yàn)更接近賽車而非巡航。

汽車制造商不會(huì)自動(dòng)從一種模式轉(zhuǎn)換到另一種，因?yàn)樗鼈冎g的差異非常顯著，可能會(huì)驚嚇到司機(jī)。然而，除非在現(xiàn)代高速公路上長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)行駛，否則駕駛條件很少是一致的。

往往，用戶會(huì)遇到需要Eco模式的緩慢交通，然后是在大規(guī)模施工下的顛簸區(qū)域，適合Comfort模式，之后需要快速加速以脫離停滯，這時(shí)短暫?jiǎn)⒂肧port模式將極大地受益，然后應(yīng)再切換回Eco模式。這還沒有考慮到突然的天氣變化。雪地模式會(huì)調(diào)整傳動(dòng)并降低了油門響應(yīng)，從而降低動(dòng)力和扭矩。目標(biāo)是防止汽車卡住，從而避免駕駛員受到來自自然環(huán)境和他們自己的傷害。通過減慢響應(yīng)并強(qiáng)制平穩(wěn)加速，大幅減少車輪陷入雪地的風(fēng)險(xiǎn)，即便駕駛員突然踩下油門，也不會(huì)輕易失控。

然而，駕駛員應(yīng)該高度專注于道路本身，不該花精力考慮駕駛模式的切換。面臨天氣的突然變化，汽車應(yīng)該幫助用戶專注于周圍環(huán)境，而不是用模式和設(shè)置分散他們的注意力。

一個(gè)為機(jī)器學(xué)習(xí)和意法半導(dǎo)體量身定制的問題

AI與人

解決這個(gè)問題的方案可能在于機(jī)器學(xué)習(xí)。由于擁有眾多傳感器，車輛能夠比任何人更準(zhǔn)確地檢測(cè)道路、天氣和其他條件。事實(shí)上，車輛在處理濕滑或危險(xiǎn)條件時(shí)非常精準(zhǔn)且敏銳，以至于牽引控制和防抱死制動(dòng)系統(tǒng)等功能幾十年來一直是強(qiáng)制性的。

系統(tǒng)也變得如此智能，牽引力控制可以在正常條件下協(xié)助駕駛員避免在轉(zhuǎn)角處欠轉(zhuǎn)向或過度轉(zhuǎn)向。因此，使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)檢測(cè)道路條件并選擇最佳模式是多年來塑造汽車創(chuàng)新的自然演變。

然而，構(gòu)建自動(dòng)的駕駛模式系統(tǒng)和道路檢測(cè)機(jī)制可能具有挑戰(zhàn)性，工程師們常常疑惑從何處入手。以下是啟動(dòng)項(xiàng)目并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間的三個(gè)簡(jiǎn)單步驟。

第一步

獲取AEKD-AICAR1套件

創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用可能看起來是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。當(dāng)團(tuán)隊(duì)考慮收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及在微控制器上實(shí)施算法時(shí)，他們甚至在第一個(gè)概念驗(yàn)證之前就可能會(huì)感到氣餒。

小公司甚至可能沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家以及處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專業(yè)知識(shí)。因此，我們發(fā)布了AEKD-AICAR1評(píng)估套件，旨在揭開這一過程早期階段的神秘面紗。

該套裝包括AEK-CON-SENSOR1連接開發(fā)板和AIS2DW12三軸加速度計(jì)。主板本身配備了SPC58ECChorus微控制器，內(nèi)置4 MB的Flash存儲(chǔ)器，并預(yù)裝了一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。簡(jiǎn)而言之，AEKD-AICAR1傳感器節(jié)點(diǎn)套件包含了開發(fā)者開始機(jī)器學(xué)習(xí)所需的一切應(yīng)用程序。

我們甚至提供了一個(gè)顯示屏，展示代表汽車狀態(tài)的簡(jiǎn)單UI，確保團(tuán)隊(duì)可以更容易地演示概念驗(yàn)證。系統(tǒng)還有一個(gè)設(shè)置，可以使用典型的12 V電池或八節(jié)AA電池供電，從而提高整體移動(dòng)性。

第二步

利用意法半導(dǎo)體的軟件生態(tài)系統(tǒng)

開箱即用，預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別四種狀態(tài)：正常道路、顛簸道路、打滑和停車。此外，可以將這些狀態(tài)與其他情況結(jié)合起來，如在正常道路上打滑、在顛簸道路上打滑、發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)停車或熄火時(shí)停車。

顯然，由于該應(yīng)用僅用于演示目的，我們使用了一小組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然而，盡管一開始可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常有限，我們?nèi)垣@得了94%的高成功率，僅在一些額外的條件下存在問題。簡(jiǎn)而言之，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)可以設(shè)想，擁有大量更多信息和復(fù)雜算法后他們能夠取得什么樣的成就。

為開始測(cè)試模型，開發(fā)人員只需獲取AutoDevKit Studio和SPC5-STUDIO-AI插件即可，這將使他們能夠?qū)胱盍餍械?a href="http://www.www27dydycom.cn/v/tag/448/" target="_blank">深度學(xué)習(xí)框架，如Keras和TensorFlow Lite。意法半導(dǎo)體插件甚至可以驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在微控制器上模擬自身性能，能夠幫助開發(fā)人員基本了解所需的內(nèi)存占用和推理時(shí)間。

無論團(tuán)隊(duì)的專業(yè)水平如何，這一步都非常重要，對(duì)于經(jīng)驗(yàn)較少的工程師，所帶來的幫助則尤為巨大。在邊緣進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作時(shí)，很容易高估RAM或計(jì)算吞吐量的要求。我們的工具可以幫助更快、更準(zhǔn)確地了解應(yīng)用的硬件需求。

第三步

測(cè)試您的應(yīng)用并加以完善

下一步是將AEKD-AICAR1置于在駕駛員一側(cè)的地板上，靠近車輛前部，從而測(cè)試算法并捕獲更多數(shù)據(jù)。實(shí)際上，這樣可以模仿現(xiàn)實(shí)世界的性能并收集更多信息。因此，工程師不僅僅是在設(shè)計(jì)一個(gè)更智能的駕駛條件檢測(cè)，而且同時(shí)也是在完善它。

隨著團(tuán)隊(duì)從加速度計(jì)或連接到套件的其他傳感器收集更多數(shù)據(jù)，就有可能更準(zhǔn)確地檢測(cè)到更多道路條件，從而為真正意義上的駕駛模式智能選擇奠定基礎(chǔ)。我們的用戶手冊(cè)甚至提供了Python腳本和Google Colab的操作指南，因此即使對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)沒有太多經(jīng)驗(yàn)的人也可以開始使用。

另請(qǐng)閱讀：AEKD-AICAR1-汽車中基于意法半導(dǎo)體開發(fā)板的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，既不盲目上馬，也不輕易落后

爭(zhēng)當(dāng)?shù)谝坏母?jìng)賽

遵循這三個(gè)步驟將幫助團(tuán)隊(duì)在正確的軌道上啟動(dòng)。開發(fā)人員仍然需要優(yōu)化自身的解決方案，并找到一條能夠獲得競(jìng)爭(zhēng)力的市場(chǎng)路徑。然而，意法半導(dǎo)體不僅提供支持，還提供了一個(gè)完整的合作伙伴計(jì)劃，擁有專業(yè)知識(shí)的眾多伙伴公司將可為客戶帶來獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)而言之，問題不在于機(jī)器學(xué)習(xí)能否幫助實(shí)現(xiàn)駕駛模式選擇和道路條件檢測(cè)的自動(dòng)化，而在于誰將第一個(gè)成功實(shí)施它。

審核編輯：劉清