布局自动驾驶L3级,探访北汽福田发动机生产基地!

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面对2019年,中国汽车市场呈现出缓慢增长的发展趋势,而乘用车市场在过去的一年中面临着重要的转折,反观商用车,在2019年国家基建兴起,政策红利等举措刺激下,商用车市场呈现出逆势上扬的发展态势。

 

布局自动驾驶L3级,探访北汽福田发动机生产基地!

 

 

而作为北京市高端制造业龙头企业代表之一,福田汽车如何来应对充满挑战的2019年汽车市场,我们亲临北汽福田发动机生产基地,探访在2019年中,北汽福田的造车实力,接下来为大家揭晓生产基地的那些造车新科技。

第一次进入福田汽车发动机生产基地,我们最先体验的是福田汽车自动驾驶的产品实力表现,通过了解福田汽车的全线产品包括卡车、商务车、多功能汽车、客车及环境装备、工程机械以及智蓝新能源产品线,随着自动驾驶技术的逐渐升级,福田汽车在汽车科技方面率先推出了两款搭载L3级的智能自动驾驶车辆,新车分别为图雅诺EV自动驾驶汽车以及欧马可自动驾驶车型。

这两款车型的主要是满足城市间的通勤及物流需求,虽然当前处于封闭式道路测试环境,但是在测试过程中发现,当前福田L3级自动驾驶技术能够充分识别当前的驾驶路况场景,通过对道路的路况识别、交通标识识别、行人识别等技术,在道路上驾驶能够充分体验到躲避障碍物、自动制动、车速控制等全方位的自动驾驶功能。相信随着自动驾驶技术的逐步推广及实践,在未来的一段时间或将率先应用到商用车领域。

福田汽车依托核心三电技术及创新的商业模式,融入“智能、环保、专业、安全”理念,打造适用电商物流、冷链配送、专用车等多领域多场景、全生命周期服务的新能源物流车产品,具有超长续驶、高效动力、安全可靠、超低能耗等优势,推出的智蓝新能源汽车产品已覆盖商用车全系列车型,其中产品技术全面覆盖纯电动、氢燃料电池、混合动力;产品品牌包含欧马可智蓝、奥铃智蓝、图雅诺智蓝、风景智蓝、智蓝iBlue、拓陆者智蓝、祥菱智蓝7个子品牌。

除了体验了福田的自动驾驶车辆之外,我们还探访了福田汽车的三电试验室、充电系统测试实验室、六阶段排放实验室以及宝沃汽车的发动机生产线。

电池高低温测试试验室

通过对电池进行高、低温测试来检测电池的工况表现,满足更好的充放电标准以及电池性能的稳定性,以便能够制定可靠的电池管理系统。

165kW电机系统试验室

实验室主要以乘用车电机系统性能卡法实验、高低温试验、DV试验、PV试验为主,满足公司内不同车型点击的测试与验证试验工作。

三电联调测试台架

该台架的核心部件是整车控制系统、能源管理系统、驱动控制系统,主要进行整车信号测试、整车上下电测试、快充/慢充和故障模拟与处理测试,能满足福田不同车型的测试与验证工作。

充电系统测试实验室

试验室通过对车载充电电机的试验监测,可进行车载充电电机的产品功能测试、产品故障分析等工作。

六阶段排放实验室

在六阶段排放实验室中了解到,实验室分为轻型车和重型车两种测试环境,并且在测试过程中全程监测测试车辆,从当前即将实施的国六排放标准来看,福田汽车显然已做好了应对准备。

最后来到发动机生产线

这里是宝沃汽车的发动机生产线,从现场中了解到,当前发动机主要提供1.4T和2.0T两款动力系统,其中1.4T直列四缸直喷发动机的最大功率为110千瓦,峰值扭矩为250牛米。而2.0T发动机拥有两种布局形态,其中纵置发动机最大功率为160千瓦,峰值扭矩为300牛米;横置发动机最大功率同样为160千瓦,峰值扭矩为280牛米,这符合当前市场中的主流动力系统表现。

通过此次的参观了解,能够发现福田汽车在新能源科技、自动驾驶技术领域的前瞻性,特别是对当前自动驾驶技术的应用已经有了更加详实的试验数据。当前众多的乘用车车企在L3领域很多还处于研发阶段,而真正做到在产品技术上应用并进行实践的似乎福田汽车已经走在了当前市场的前列。

当然,市场的反馈是最能够说明产品的实力表现,在2月中,福田汽车销量为1.64万辆,同比增长20%;2月销售新能源客车625辆,占整个客车市场44%的份额,与排名第二的比亚迪232两高出近400辆。不论是轻卡、重卡还是客车,福田在2019年商用车市场表现得成绩斐然,相信随着福田产品不断升级、新能源技术不断创新,在市场的表现将更令人关注。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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