车联网+大数据开创众多智能交通应用

与非网 中字

  根据美国专业研究机构预测,直至2020年36%车险都可望转为UBI(Usage Based Insurance)形态,即依据个别驾驶人的驾驶习惯计算保费的客制化车险模式。有人形容其破坏性创新程度,堪比Uber、Zipcar等量齐观;单凭比例,足见「车辆网+大数据」堪称是含金量极高的商机题材。

  纵观智慧交通的内涵,个中最为关键的技术既是车联网,藉由布建在汽车或道路的大量传感器持续汇集数据,继而透过大数据分析,转化为有效信息,接着经由通讯徐彤实时串联人、车、路三方,改善彼此互动关系,终至提高运输系统的安全、效率与舒适性。

  今日,车联网结合大数据的力量,已不仅止于开创众多智能交通应用,亦连带促使汽车设计重新定义,甚至进一步催生诸多崭新商业模式。

  (车联网结合大数据不仅可以开创众多智能交通应用,亦连带促使汽车设计重新定义,甚至进一步催生客制化车险等崭新商业模式。)

  车联网兴起 重新定义汽车设计思维

  新汉车载产品规划处经理邱德杰表示,诸多汽车制造业的创新趋势正在发酵,可为智能汽车应用大大加分。首先,汽车搭载的传感器的数量、种类急速攀升,加上侦测技术的长足进步,准确度大幅提升。以加速度传感器为例,拜感测精度改善所赐,以及对温度变化的高安定性,加上陀螺仪辅助,可更精准计算出车体摆动的角速度,进而提升运动感测与控制的精确度。

  其次,搭配运用车内传感器、镜头,可为先进驾驶辅助系统(ADAS)提供车速、距离等信息,继而在意外濒临时,透过系统适时介入煞车,将过往的被动安全模式,提升到事前预防的主动安全新境界,以期大幅减少意外发生几率。

  邱德杰解释,以介入煞车的时机点为例,ADAS经由「半主动」模式,会先提出警告,驾驶人未采取行动,才会强制处理。但是介入煞车的时机点学问很大,有赖于传感器与镜头联袂搜集车速、路面平整度、天气等众多因素,再据此计算出适合介入的时间点。在ADAS应用的实验模拟过程,新汉的车载计算机多次承担支撑逻辑演算开发的任务,即使跳脱一般自用车范畴,矿场所使用的大型采矿卡车,亦已藉由新汉车载计算机,孕育类似于ADAS的应用实例。

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