智能
撞车会不会死人?现在有了假人以外的实验方法
大概会成为汽车设计师另一个工具,但项目距离成功还挺远的。
一辆新车想要达到美国安全标准成功地出厂,至少要完成 35 项测试。在国内,这个程度同样复杂。当中必不可少的一环就是假人碰撞测试。
目前的假人测试虽广为采用,但算不上精准。20 个不同部装着传感器的人体模型,能够搜集汽车碰撞时对人的胸、腿、脖子、头等部位造成的挤压程度和绑着安全带情况下发生的位移。
生物医学家 Ashley Weaver 在维克森林大学带领的研究团队,过去 5 年时间里,都在用超级计算机模拟人体模型参与的碰撞测试,并试图超越这种方式。
除了假人测试可以检测到的信息以外,维克森林大学的算法模型还能量化不同角度的撞击测试中,骨头变形的几率以及对人体器官和软组织造成了什么程度的创伤。
Weaver 举了一个例子。团队目前用最普通的车型做测试,类似于实验中的定量。他们细化了体格和人体部位的数据。其中,测试需要统计的人体部位达到了 140 处。传统测试中大约为 8 处。
对于汽车厂商来说,更细致的数据反馈让制造更安全的汽车成为可能。英伟达制造汽车撞击模拟器的工程师 Bill Veenhuis 认为,“汽车底盘、内饰、座位、安全带、刹车等等细节中的安全问题,在汽车的早期设计中就可以补救了。”
模拟碰撞测试的算法至少会产生 180 万个数据,这对计算机性能提出了要求。连着一台超级计算机,模拟一次碰撞测试,这套算法要消耗 1 天零 6 个小时。传统测试中,解析数据则需要 2 周。
距离人们对实时人工智能造车的想象更近了。但因为准确率只有 90%,团队还在和真车碰撞测试进行对比,努力接近真实水平。而汽车公司丰田已经赞助了这个暂时还无法商业化的项目。
未来的实际使用,估计也是会作为一个设计前期的工具,在真车测试之前就消除明显影响安全的设计缺陷。
题图来自 Pixabay
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