बोश रेसिंग सर्किट्स के लिए एक परफॉर्मेंस असिस्टेंट बनाता है
कंपनी बोश ने एक नवीन सहायता प्रणाली का खुलासा किया है जो विशेष रूप से प्रतियोगिता ट्रैकों पर काम करने के लिए डिज़ाइन की गई है। यह प्रोटोटाइप कार और उसके पर्यावरण की जानकारी को तुरंत संसाधित करता है ताकि ड्राइवर को कर्व पर अपने पास को बेहतर बनाने और टायरों की देखभाल करने के बारे में मार्गदर्शन कर सके। सुझाव ड्राइविंग के दौरान आवाज़ के माध्यम से संप्रेषित किए जाते हैं। 🏎️
एक डिजिटल को-पायलट जो सीखता और सलाह देता है
यह प्रणाली आभासी साथी के रूप में काम करती है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग करती है। यह वर्तमान ड्राइविंग शैली को पूर्वनिर्धारित इष्टतम मॉडल से तुलना करती है। यह कर्व पर अधिक आक्रामकता से हमला करने के क्षणों की पहचान करता है या रबर को संरक्षित करने के लिए गति कम करने का सही समय। इसका लक्ष्य किसी भी स्तर के पायलटों को कार से लगातार सर्वोत्तम प्रदर्शन निकालने में सक्षम बनाना है, त्रुटियों को कम करके। 🧠
प्रणाली के प्रमुख घटक:- आईए एल्गोरिदम जो ड्राइविंग का वास्तविक समय में मूल्यांकन करते हैं।
- वाहन के सेंसर जो गति, मोड़ का कोण और टायर तापमान कैप्चर करते हैं।
- तुलना के लिए आदर्श ट्रेसिंग के साथ एक संदर्भ मॉडल।
यहां तक कि सबसे अच्छा सहज ज्ञान बाएं पिछला टायर पर कंपाउंड के सटीक पहनावे की गणना नहीं कर सकता है आठवीं कर्व पर।
सटीकता विस्तृत सर्किट डेटा से जन्म लेती है
प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, तकनीक को ट्रैक का अत्यंत सटीक डिजिटल मानचित्र चाहिए। यह मानचित्र ट्रैक की सीमाओं और परफेक्ट ड्राइविंग लाइन को शामिल करता है। इन डेटा को कार के सेंसर जानकारी के साथ मिलाकर, प्रणाली हर सेकंड के अंश में सबसे उपयुक्त क्रिया की गणना कर सकती है और इसे पायलट को स्पष्ट और बिना विचलित किए संप्रेषित कर सकती है। 🗺️
असिस्टेंट द्वारा संसाधित डेटा:- ट्रैक की सीमाओं और इष्टतम ट्रेसिंग के साथ उच्च-परिभाषा मानचित्र।
- गति, त्वरण और स्टीयरिंग कोण की लाइव जानकारी।
- टायरों के तापमान और पहनावे की रीडिंग।
पायलट के सहज ज्ञान से परे
जबकि एक पेशेवर ड्राइवर पूरी तरह से अपने सहज ज्ञान और अनुभव पर भरोसा कर सकता है, यह असिस्टेंट उद्देश्यपूर्ण और मापनीय विश्लेषण प्रदान करता है जिसकी मानव मस्तिष्क बराबरी नहीं कर सकता। यह पायलट की कौशलों को पूरक करने के लिए डिज़ाइन किया गया उपकरण है, जो डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करता है और पूरे सर्किट सत्र के दौरान अधिकतम प्रदर्शन बनाए रखता है। 🏁