微美全息研究基于大数据和混合智能算法的智能互联汽车的人机交互技术

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近几年来, 汽车 行业发展迅速,并向智能化和网联化方向发展。根据《中国制造2025》提出的发展目标,我国将建立智能互联汽车自主研发体系及生产配套体系。智能互联汽车((Intelligent and Connected Vehicles,ICV)是指通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等设备,结合现代通信和网络技术,实现车辆、道路、人、云等之间的智能信息交换和共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现安全、高效、舒适的行驶,最终实现可代替人驾驶的新一代汽车。

大数据时代,一切信息都可以转化为数字资源,交通大数据已经成为一种基本资源。汽车网联化和智能化催生出新的人车关系和用车方式,也创造了汽车人机交互创新发展的机遇与前景。ICV人机交互系统需要实现人与人之间意图和信息的双向准确沟通,从而成功完成动态驾驶过程中人机交互的重要任务。

据悉,微美全息正在研究基于大数据和混合智能算法的智能互联汽车的人机交互系统。人机交互是指在一定的交互技术支持下,通过特定的传感器和接口实现人机之间的数据交换,以实现相互理解。随着人机交互应用的不断扩展,人机交互环境变得越来越复杂,用户对人机交互的自然性和准确性要求越来越高。将人工智能集成到人机交互的关键技术中,是克服当前人机交互技术瓶颈的重要途径。通过构建交通大数据平台,实现车辆动态信息的实时采集和实时处理,使规划最优路径的数据信息全面无滞后,并研究各种要素对用户交互行为的影响,从而构建智能网络车辆人机交互模型,实现快速、全面的响应。利用大数据技术处理实时数据,并利用智能算法帮助智能网络车辆找到最佳的驾驶路径,并通过人机交互系统将其传递给联网车辆,实现联网汽车的人机交互,实现数据的并行处理和计算,节省各种资源成本。

微美全息研究基于大数据和混合智能算法的智能互联汽车的人机交互技术

WIMI微美全息基于大数据和混合智能算法的智能互联汽车的人机交互系统可积累许多衍生大数据,包括状态监测、交互控制、个人偏好和网络服务数据,其可以用于车载系统的主动学习和自适应。随着道路和车辆状态的变化,网络车辆的人机交互在线模型将提高自动驾驶的性能。以ICV搭载的各种先进传感器和车载智能计算平台为基础,结合状态识别和监测技术,形成具有主动感知能力的多传感器计算系统,用于监测和识别认知负荷、次要活动、情绪状态、动作姿势和疲劳,从而提高车辆的安全性和可靠性。

随着汽车产业的发展和升级,ICV 将成为大众生活中的新一代交通工具。WIMI微美全息创新的ICV人机交互系统深度融合了大数据和混合智能算法技术,把握了人与 科技 融合的发展方向,将推进汽车产业的智能化和网联化发展。

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