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美國(guó)V2M利用MEMS麥克風(fēng)實(shí)時(shí)診斷車輛

據(jù)麥姆斯咨詢介紹,美國(guó)V2M公司面向車輛故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù),開發(fā)了一種基于人工智能(AI)的聲學(xué)傳感器監(jiān)測(cè)解決方案。




V2M公司在特斯拉Model 3車型上安裝了一款聲學(xué)傳感器原型系統(tǒng),并正在開發(fā)一種評(píng)分模型,以通過車輛的聲音預(yù)測(cè)潛在的故障。


總部位于紐約的V2M公司下一步計(jì)劃采購(gòu)兩輛內(nèi)燃機(jī)汽車和一輛混合動(dòng)力汽車進(jìn)行產(chǎn)品測(cè)試,以證明該產(chǎn)品同樣適用于燃油引擎汽車及其發(fā)動(dòng)機(jī)。


數(shù)據(jù)顯示,如果能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并識(shí)別汽車所發(fā)出的噪音,有望避免27%的導(dǎo)致事故的故障。


V2M公司首席執(zhí)行官Peter Bakulov表示:“我曾經(jīng)是一名賽車手。2019年夏天,有輛車在我眼前發(fā)生了碰撞并燒毀。不幸的是,事故造成了司機(jī)死亡。原因是他車輛的后橋出現(xiàn)了故障。這是一種常見的情況,在零部件卡死之前肯定會(huì)發(fā)出特定的噪音。我們的解決方案本來(lái)可以挽救他的生命?!?


V2M公司的最終目標(biāo)是與Tier 1汽車制造商合作,將其解決方案作為標(biāo)準(zhǔn)配備部署到車輛中。



V2M團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案,能夠確定故障聲音模式并推斷車輛出現(xiàn)的故障。即使汽車在充斥各種噪音的道路上行駛,該系統(tǒng)也能識(shí)別故障聲音。


其方案包含三顆MEMS麥克風(fēng),一顆位于車輛前部,第二顆位于車輛后部,兩顆MEMS麥克風(fēng)都通過I2S鏈路連接到多路復(fù)用器板。第三顆MEMS麥克風(fēng)則部署在車輛中部。其AI軟件通過檢測(cè)聲音,可以在2秒內(nèi)以98%的準(zhǔn)確率推斷出故障類型。


然后,系統(tǒng)將故障通知發(fā)送給駕駛員(或其他人員,具體取決于客戶)并完成報(bào)告。


最初,該系統(tǒng)通過eSIM連接到云端,但V2M表示也可以將其做成100%的車載系統(tǒng),無(wú)需任何類型的M2M通信。

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