最近小茹姐发现开发一种智能导航系统这个话题相信很多小伙伴们都很感兴趣吧,那么今天就带大家了解下开发一种智能导航系统的具体详情,那么小茹姐就来给大家说说具体的一些问题吧,希望对大家有所帮助。
导航系统是到达所需目的地的一种流行且可靠的方式。现在，宝马集团的研究和技术部门正在为导航系统技术开辟全新的可能性，方法是为它们赋予人工智能，并教授它们基本的学习技能。
即使没有进入目的地，这也将使未来的导航系统能够做一些事，例如警告交通阻塞或提高燃油效率。
学习要积极主动。
研究人员已经将BMW 3系模型转换为导航系统的原型平台，该平台可以预测驾驶员的前进方向以及将选择的路线，即使驾驶员尚未进入目的地。项目经理安德烈亚斯·温克勒(Andreas Winckler)将系统称为“自学路线预测器”。
他继续说：“我们正在努力使车辆不仅能对驾驶员的命令做出反应，而且能主动出击。这样，车辆将能够为将来的事件做准备。结果是增加了便利性，性能和燃油经济性-换句话说，您将期待BMW EfficientDynamics的一切。”
为了发展这种主动能力，必须首先“学习如何学习”导航系统。为每个驾驶员创建一个安全的配置文件，其中记录了过去的行驶历史。这不仅包括途中使用的目的地，捷径和“老鼠跑”，还包括日间时间和座位占用等信息。
安德烈亚斯·温克勒(Andreas Winckler)本人已经充当了豚鼠：“如果是星期一早上，我的车决定我的工作场所将是我最可能的目的地。如果我的孩子也在车上，导航系统将计划绕道绕道学校。或者如果是星期六早上，我的个人路线规划者会决定我最有可能前往体育中心。” 原型已经为这种预测开发了强大的才能：成功率现在已经上升到70%左右，而项目开始时只有30%。
增加了便利性，性能和燃油经济性。
所有这些有助于使驾驶员的生活变得更加轻松。拥塞预警，快速选择最可能的目的地(而不是最近的目的地或地址簿中的一个)以及针对驾驶员智能手机中的个人日历功能进行交叉核对只是众多潜在功能中的第一个。
当开发人员继续将智能导航系统与车辆自身的内部系统集成时，也就是说，当来自导航系统的数据集成到BMW EfficientDynamics的省油功能中时，事情真的开始变得有趣起来。
举例来说，再生制动当前仅在发动机超速运转时，即实际上在下坡时才运转。但是通过主动导航，再生制动早在下坡路段之前就已经可以开始节省燃油-因为系统知道路线上的那一点将为电池充电。
如果驾驶员也发挥了自己的作用，例如通过利用有关当前隐藏的限速信息(即将提前500米)，逐渐降低速度，而不是在最后一刻踩刹车，然后对未来的车辆进行主动能源管理可以节省5%至10%的燃料。
如果情况完全不同，该系统还可以帮助驾驶员是否要加入高速公路：可以修改燃烧过程，调整发动机机油和冷却液温度以及为即将进行的换档做准备的自动变速器。这将使更多的动力可用于在支路上加速行驶。
未来导航和数据服务部负责人罗伯特·海因(Robert Hein)制定了宏伟的计划：“未来的魔术词是集成。像智能学习导航系统这样的创新的巨大优势在于，我们无需再增加额外的重量重型控制单元。目前最大的限制是存储容量。但是，我们乐观地认为，下一代车辆上市时，这个问题也可能已经解决。”