UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

Tabulka 3.3 Významné aplikace umělé inteligence v inteligentních vozidlech. Aplikace Nástroje/techniky Popis Ovládání parametrů vozidla Řadiče na bázi fuzzy logiky, umělé neuronové sítě

Metody rozhodování založené na fuzzy logice jsou praktičtější, účinnější a ekonomičtější než umělé neuronové sítě. Fuzzy logika analyzu je podmínky ve formě „IF-THEN“ pravidel. V oblasti automobilového průmyslu byla fuz zy logika poprvé využita v roce 1988 pro ří zení rychlosti a plynulého řazení převodovek. Fuzzy logika může být začleněna do různých jiných řídicích systémů vozidel, jako je napří klad protiblokovací brzdový systém (ABS), pa rametry řízení motoru, automatická převodov ka, klimatizace a stabilizační systém vozidla. V hybridních elektrických vozidlech nalézá fuzzy logika ještě rozsáhlejší uplatnění, ze jména při automatickém nastavování různých parametrů PI (proporcionálně-integrálních) pro různé provozní podmínky. Tím dochází k efektivnímu regulování otáček motoru a vy užití uloženého výkonu v baterii. [3.8], [3.9], [3.10], [3.11] Pro řadu řidičů je parkování složitým úkolem, protože nemají schopnosti efektivně zaparko vat na přeplněných místech. Perfektní parko vání vyžaduje znalost vhodného úhlu natoče ní kol, dostatečného prostoru a citlivé ovládá ní pedálů akcelerace a brzdy. Z tohoto důvodu mohou řidiči využít moderních inteligentních systémů, aby se zbavili této povinnosti. Tako vé systémy zahrnují: • senzory, které poskytují údaje o trase, kte rou je třeba sledovat, úhlech otáčení kol a vzdálenosti od ostatních objektů v okolí vozidla • pohony mohou efektivně regulovat zrych lení a brzdu pedály s vysokou mírou cit livosti, s cílem zabránit srážce a usnadnit elegantní parkování. [3.12], [3.13]

Parkování bez řidiče

Palubní kamery, senzory přiblížení, akční členy

18