工程师说 | 通过AI提高自主性和安全性

根据SAE的说法：

L2级自动驾驶意味着驾驶员必须监控环境。

L3级自动驾驶意味着不需要驾驶员监控环境。

当我们达到L4级自动驾驶时，车辆能够自行监控环境。

瑞萨的Reality AI软件已经在帮助监控当今的这种环境。不仅需要产品或车辆外部的环境才能实现高级驾驶或操作能力，还包括产品本身，以促进防御性驾驶和预测性维护。利用先进的信号处理技术来分析环境产生的不同信号，Reality AI工具可以促进更高水平的自动驾驶，使车辆或产品更加安全。

Seeing with Sound（SWS）应用程序是《纽约时报》最近一篇文章中报道的一个问题的完美解决方案，当时机器人车辆从一辆拉着警报器的应急车辆前经过，从而延迟了其到达紧急情况。机器人车辆对迎面而来的消防车有清晰的视线，但是无法识别它，但如果采用了我们的SWS解决方案，它肯定会听到警报声。该车辆周围的听觉环境将提供视觉环境遗漏的信息，从而提供更好的整体环境图像。

瑞萨的Seeing with Sound解决方案使车辆能够听到周围环境，并根据感兴趣的噪音（如紧急警报声）做出决策。有时，我们会忽略开车时对听觉的利用程度。即使在当前的车辆中，我们也看到分心驾驶会将注意力从道路上转移开，并且随着被动和主动降噪技术的应用，人类驾驶员更难识别来自环境的所有输入。随着SWS被纳入车辆，这将使它们更安全，并且更少地依赖警觉的驾驶员。紧急车辆或自动紧急制动的法规和Move Over法律正在推动 SWS等各种技术的实施。

随着各行各业继续朝着自动驾驶方向发展，人工智能在车辆或产品运行状态状态监测以及防御性驾驶和预测性维护中的应用将继续增加。作为驾驶员和操作员，我们通常会监控产品或车辆的健康状况并安排必要的维护，或将车辆移动到安全的位置以便更好地观察。瑞萨的 Reality AI 工具 可以分析来自各种传感器（如加速度计、陀螺仪、IMU和麦克风等）的数据，以利用频率/幅度或时域信号指标开发ML模型，以根据数学、统计和对数公式计算特征集。甚至可以使用压力和温度传感器。为各种应用生成健康状态和剩余使用寿命指标等结果，从过滤器到水或清洗泵到轮胎磨损等等。

- END -