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發展高科技 實現產業化

科技讓駕培更美好

實車智能駕駛模擬器

實車智能駕駛模擬器座艙由真車駕駛艙座,視景計算機,視屏(顯示器可定制),虛擬傳感器,數據采集卡,耳機和話筒等組成。座艙利用了真實車輛的操作部件,給學員百分之百的實車操作感受。五大操縱機構:方向盤、離合器,腳剎,油門和手剎。實車變速器:倒檔、一檔、二檔、三檔、四檔、五檔和空擋(自動檔只含前進檔、倒車檔和駐車檔)。實車操作開關:左轉向燈、右轉向燈、應急燈、喇叭、點火開關、總電開關、安全帶、車門、雨刷、遠光燈、近光燈、遠近光交替。座艙汽車既可以進行AI聯網訓練,也可以進行單機訓練。

 


定義及用途

實車智能駕駛模擬器是一種駕駛訓練的教學設備,由嘻哈學車研發并推向全國駕培行業應用。它利用虛擬現實仿真技術營造一個虛擬的駕駛訓練環境,人們通過實車的操作部件與虛擬的環境進行交互,從而進行駕駛訓練廣義上的駕駛。凡是用來實車改造的“駕駛”的模擬設備,通通可以稱之為實車智能駕駛模擬器,但實車智能模擬器別具一格,更接近真車駕駛感受。當然,相對于其他智能駕駛模擬器,實車智能駕駛模擬器是應用最為真實的。現代社會,汽車已經是一種非常普通的代步和運輸工具,因為實車智能駕駛模擬器應用面更加廣泛、更貼近學員需求,培訓效率高于其它模擬器。實車智能駕駛模擬器就是真實學車環境,能夠消除駕駛初學者的恐懼心理,適時規范駕駛者的操作,為駕校駕駛培訓的有力幫手。

 

應用范圍

早在20世紀70年代,世界各先進國家就已普遍應用汽車駕駛模擬器這一先進的手段來培訓學員,并在有關法規上加以認可。據有關資料統計,1982年全日本培訓駕駛員240多萬人,其中90%都是借用模擬器來實現培訓計劃的。我國汽車駕駛培訓行業采用模擬器的普及率非常低,培訓仍是以師傅帶徒弟的方式為主,訓練效率比較低,投入較大。2020年運城新東方駕駛學院在全國率先使用“實車智能駕駛模擬器”進行教學,開創了駕培行業利用實車進行改造的智能模擬教學設備,大大的提高了駕校的培訓效率和培訓能力,進入了實車模擬時代。

 


隨著機動車保有量的增加,道路里程的延伸,道路交通愈趨復雜,交通事故有愈演愈烈的趨勢。其中新駕駛員的交通事故率占有相當大的比重。根據一項研究發現,與有經驗的駕駛員相比,新駕駛員更容易發生交通事故,而使用廉價的模擬器就能有效地降低交通事故的發生,因此開發價格低廉且能滿足駕駛培訓需要的實車智能模擬器具有非常積極的意義。基于以上幾種原因,實車智能模擬器教學有望成為學車流程一部分。

 

實車智能駕駛模擬器教學,是指通過一種真實的機動車進行智能化改造,采用電腦設置相應程序,模擬出各種路況場景,以達到培訓的目的。具體安排是,學開車的市民在完成理論考試之后,要首先玩玩這個“電子游戲”-實車駕駛智能模擬器,才能在現實中開車上路練習駕駛技能。


 

用途及前景

使用實車智能駕駛模擬器進行訓練可以減少1/3的實車訓練時間,減少交通事故,減少環境污染,減少汽車的油耗、磨損以及教練的指導時間。另外實車智能模擬器可以在室內進行,不受天氣、時間等的影響,便于管理和維護,因而維護費用也可以降低許多。節能環保,據駕校實測數據:實車訓練1小時,耗油4升,每一個學員利用實車駕駛智能模擬器學習3個小時,這樣每培訓一名學員就可以節油12升;按一年招生1萬人算,一年可節約12萬升汽油(約人民幣:660,000.00元),此外,模擬器還不排廢氣,無車輛磨損,非常環保。消除學員恐懼心理,新學員(尤其是女生),剛上真車時,由于手腳配合不協調,動作慌亂,因而有不同程度的恐懼心理。使用實車智能模擬器后,學員可以很好地掌握離合器、剎車、油門、檔位、方向盤等的協調。例如危險情況(行人突然跌倒,剎車失效等),其他天氣(如雨天、雪天、霧天、黑夜等),反復練習平時真車不能實現的場景,消除真車駕駛時遇到突發事件的緊張感。減少真車損耗,新學員通過實車駕駛智能模擬器的熟練操作,可以減少由于學員誤操作而帶來的真車損耗。避免因不規范操作對發動機、變速箱等汽車部件的損害。提高市場競爭力,率先引用科技教學方法,有效提升駕校的品牌形象,標示自己行業領導者的角色。

 

工作原理

實車智能模擬器的工作原理為:駕駛員操縱車輛操作部件,使得與操作部件直接相連的傳感器發生變化,從而引起電信號的變化。信號采集及處理子系統按照一定的精度定期采集傳感器上的電信號,并進行濾波等處理。處理后的信號作為車輛動力學模型子系統的輸入,經過車輛動力學模型模擬運算,計算出車輛的當前狀態,例如發動機轉速、發動機輸出扭矩、車速、車輛當前的位置等信息。車輛動力學模型計算出的結果送入顯示系統進行圖形顯示、送入音響系統進行聲音模擬以及送入儀表系統進行儀表顯示。

 

智能網聯

訓練完畢后,學員可以通過APP查看訓練過程中所出現的錯誤動作,并且可以將訓練成績及錯誤通過學車報告作為歷史記錄保持下來。駕校也可以通過管理電腦對學員進行大數據分析,實時掌握學員駕駛技能掌握程度和練習狀態。

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