Новости
Все новости...
User Menu
Задать вопрос

Ваше имя:

Ваш емайл:

Тема:

Сообщение:

verification image, type it in the box
Код вписать ниже:
Искусственный интеллект в автомобилях

Как вы знаете, в современных автомобилях много "интеллектуальных" наворотов. Датчики парковки и дождя, автозатемнение зеркал, распознавание наличия пассажиров препятствий и подобные функции часто можно встретить в списках комплектаций у автодиллеров. А видели ли вы когда нибудь опцию "парковка без участия водителя"? Или "настройка параметров двигателя на залитый тип топлива"? Или "автоматическое предотвращение наезда на пешехода"? Звучит заманчиво? О таких функциях можно не только помечтать, но и воплотить их в реальных моделях автомобилей, или для начала, хотя бы в "концепт карах". Существующие наработки в области распознавания образов, управления динамическими системами позволяют фактически творить чудеса, исправлять действия водителя, делать их более эффективными и точными. К сожалению, цикл внедрения подобных инноваций в крупных автоконцернах составляет не один год, поэтому не смотря на наличие теоретических разработок в этой области, существенно новых интеллектуальных опций придется подождать несколько лет.

С чего же начинается разработка подобных систем?

1. Для начала требуется создать математическую модель системы, которую применяют, например, для создания систем автоматической парковки.
[пример: математическая модель движения ТС с передними управляющими колесами]

2. Затем математически описывается что же "мы хотим, чтобы система делала"
3. Синтезируется математический алгоритм. При этом выбирается математический аппарат решения задачи (СЛАУ, дифференциальные уравнения, нейронные сети, и т.п). Подчеркнем, что нейронные сети это лишь один из возможных инструментов решения таких задач.
4. Подбирается технический инструмент решения вычислительной задачи в реальном режиме времени (бортовая ЭВМ, дополнительные модули, датчики, исполнительные механизмы и т.п.)

Далее уже идет процесс создания ТЗ на систему и собственно, воплощение, тестирование и внедрение опции на конвейер. Параллельно с этим, экономисты считают во сколько обойдется такая опция вашему кошельку :-)

Для интересующихся именно нейронными сетями -- вот кратенький список выборочных публикаций за последние годы по применению нейронных сетей в автомобилях.

Управление двигателем:

Nonlinear Dynamic Modelling of Automotive Engines Using Neural Networks, 1997, Canada
Online Optimization of RBF Network feedforward compensation for load disturbance in idle speed control of automotive engine, 1996, Canada
Air to Fuel Ratio Control of Spark Ignition Engines Using Dynamic Sliding Mode Control and Gaussian Neural Network, 1995, Berkley
Air to Fuel Ration Control of Spark Ignition Engines Using Gaussian Network Sliding Control, 1998, USA
I-C Engine Air/Fuel Ratio Prediction and Control using Discrete-time Nonlinear Adaptive Techniques, 1999, USA
A Neural-Network Based Control Solution to Air-Fuel Ratio Control for Automotive Fuel-Injection Systems, 2003, Italy
Neural Modeling and Control of a Diesel Engine with Pollution Constraints, 2002, CRAN
Adaptive Critic Learning Techniques for Automotive Engine Control, 2004, USA
Remaining Useful Life Prediction of Automotive Engine Oils Using MEMS Technologies, 2000, USA
Dynamic Identification and Control of Combustion Engine Exhaust, 1999, Germany
Signal Processing Framework Based on Dynamic Neural Networks with Application to Problems in Adaptation Filtering and Classification
Validation of Neural Networks in Automotive Engine Calibration, 1997, UK
Application of Neural Networks to Detecting Misfire in Automotive Engines, 1994, USA
Manifold Pressure Modeling and Sensor Failure Diagnosis in Automotive Engines Using Neural Networks, 1998, Canada
Neural Network Techniques for Monitoring and Control of Internal Combustion Engines, 1999, UK
Neuromorphic Processing for Next Generation Automotive Control and Diagnostics, 2001, USA
Point-wise Confidence Interval Estimation by Neural Networks: A comparative study based on automotive engine calibration, 1998, UK

Электрика:

RBF NN Based Marine Diesel Engine Generator Modeling, 2005, USA
Fuzzy-Neural Networks in the Diagnosis of Motor-Car’s Current Supply Circuit, 2004, Poland
Automotive Control System Diagnostics using neural nets for Rapid Pattern Recognition of Large Data Sets, 1989, USA
Speed control of an electric vehicle system using PID type neurocontroller, 1993, Japan

Управление ТС (стабилизация движения):

Connectionist Compensator for Advanced Integrated Vehicle Controller, 2001, Yugoslavia
Steering and Speed Control of a Car by Fuzzy Neural control, 1993, Japan
FEM-Based Neural Network Approach to Nonlinear Modeling with Application to Longitudinal Vehicle Dynamics Control, 1999, Germany
Neurocontroller Alternatives for “Fuzzy” Ball-and-Beam Systems with Nonuniform Nonlinear Friction, 2000

Виртуальный Ассистент Водителя:

(break assist) An In-vehicle virtual driving assistant using neural networks, 2003, Ford
(roll-over threat) A real-time Rollover Threat Index for Sports Utility Vehicles, 1999, University of Michigan
(automatic control) A feedforward neural network for the automatic control of a four-wheel-steering passenger car, 1995, Egypt
(super cruise control) Enhancing Reliability of A Vehicle Steering Algorithm by Combining Computer Vision and Neural Vision, 1995, Korea
(obstacle recognition) Coupled Neural Networks for Real-time Road and Obstacle Recognition by Intelligent Road Vehicles, 1993, Germany
(accidents prediction) Use of Neural Networks in Predicting Car Accidents, 1996, Germany


Парковка:

Parking a vision-guided automobile vehicle, 1994, Canada
Design of Radial Basis Function-based controller for Autonomous Parking of Wheeled Vehicles, 1994, Canada
Truck Backer-Upper Control using Dynamic Neural Network, 1996, India
SOR Network with Fuzzy Inference Based Evaluation and It’s application to Trailer-Truck Back-Up Control, 2004, Japan
Truck Backer-Upper: An Example of Self-Learning in Neural Networks, 1989, USA
Reverse Parking of a Model Car with Fuzzy Control, Germany 1996

Анализ Данных:

Representation of 3D Mappings for Automotive Control Applications using Neural Networks and Fuzzy Logic, 1997, Germany
Stone Impact Damage to Automotive Paint Finishes – A Neural Net Analysis of Electrochemical impedance data

Распознавание номеров:

Car Plate Recognition By Neural Networks And Image Processing, 1998, Italy

Объединение данных от сенсоров:

Reduction of Interference in Automotive Radars using Multiscale Wavelet Transform, 2001, UK
Reduction of the Number of Necessary Sensor for the Fuzzy Control Realization for the Automatic Bus Guidance, 1996, Germany

Дизайн ТС:

Technique for Application of Hi-Bright LED in Automobile Industry Through Intelligest Systems, 2002

 
 
Наши продукты
Sample Image NNGPULIB 1.0

Программный модуль ускорения расчета выхода многослойных нейронных сетей прямого распространения сигнала с применением графического процессора. Подробнее...

Sample Image PWNLIB 1.0

С++ Библиотека класса нейронных сетей типа “FeedForward”.

Подробнее...

Наши услуги

Распознавание и классификация

Способ распознавания и систематизации объектов с использованием нейронных сетей при на данный момент считается максимально эффективным.
Подробнее...

Системы контроля доступа

С 2009 г. посредством нашего партнера, компании УП "Техноэксклюзив" , Павлин Техно предлагает эффективные системы контроля доступа и учета рабочего времени для системных интеграторов и компаний-установщиков.
Подробнее...

Автоматизация и интеллектуальные системы

Услуге автоматизации производства и разработке интеллектуальных роботизированных систем: разработка стратегии автоматизации для Вашего предприятия, создание и внедрение разработанного по индивидуальному сценарию программного обеспечения с интеллектуальными компонентами.
Подробнее...

Программная реализация

Создание интеллектуального программного обеспечения на заказ, которое будет решать задачи именно Вашего бизнеса: начиная с выявления и формулировки задач, стоящих перед будущей программой и заканчивая обучением сотрудников, которые будут работать с ней.
Подробнее...

Вычислительные алгоритмы

Анализ ситуации, разработка математической модели, построение соответствующего вычислительного алгоритма, его тестирование и адаптация к архитектуре будущей системы, дальнейшая разработка программы для использования алгоритма.
Подробнее...
Все услуи »
Опрос
Скажите, пожалуйста, кто Вы, и почему Вы интересуетесь вопросами нейросетевых технологий и AI?