騎電動車最怕沒電!工研院最新 AI 導入電動車 從你的騎車習慣精準預估剩餘行駛里程

騎電動車最怕沒電!工研院最新 AI 導入電動車 從你的騎車習慣精準預估剩餘行駛里程
▲工研院最新 AI 導入電動車(圖/翻攝自科技報橘)

【本文經合作夥伴《科技報橘》授權轉載,並同意《智慧機器人網》修訂標題,原文標題為《騎電動車最怕沒電!工研院最新 AI 導入電動車 從你的騎車習慣精準預估剩餘行駛里程》,作者:郭家宏,《智慧機器人網》編輯整理】

文、圖/科技報橘

騎電動機車最怕儀表板顯示電力明明很多,但不久卻沒電的狀況。工研院和光陽集團簽署能源管理系統合約,宣布雙方將針對「自我學習式動態電量預估」技術等 36 項專利技術展開合作,開發出新世代的 AI 概念電動機車,可依不同人騎乘模式 AI 自動學習,精準顯示餘電可騎里程,且誤差小於 5%。

工研院將 AI 導入電動車,剩餘里程預估誤差小於 5%

隨著電池的壽命增長,電池所能儲存的電量會降低,而系統所顯示的殘存電量誤差也會變大,可能系統顯示電量還很多,結果不久就沒電了。這種狀況出現在智慧手機,馬上找電源充電就沒事了,但如果是電動車,不只是造成使用者的里程焦慮,不敢騎太遠,更可能會在行車時斷電,影響交通,甚至發生事故。

而工研院研發的「自我學習式動態電量預估技術」,電源管理系統的 AI 會依據每個騎士不同的騎乘模式自動學習,提供精準的餘電可騎里程,且誤差小於 5% ,突破現階段電動機車都以電量百分比(%)顯示的不精準問題,並在斷電前警示騎士,讓騎士更安全,也帶領國內電動機車進入 AI 世代。

AI 依據騎士的行車模式學習,精準預估剩餘里程

工研院材化所所長李宗銘表示,這次與光陽集團 KYMCO 合作的「自我學習式動態電量預估技術」有三大特點:

第一個特點將 AI 概念導入,讓電動機車內建自主學習系統,因應每台車不同騎乘者模式會記憶學習,分辨出不同人騎車的耗能及預估的里程數,大幅提升車輛行車安全與可靠度。

第二是將現今電動機車電量以充電百分比(%)顯示方式改為電量值,並搭配騎乘耗能分析,直接將電量換算剩餘行駛里程,以往電池劣化後會使百分比顯示法的誤差增加導致剩餘里程估測誤差更大,而工研院技術不論電池新舊與否,均可準確預估剩餘里程且估測誤差 <5% ,讓騎士不再有里程焦慮的問題。

本技術第三個特點在於電池在低電量、過溫或低溫等特殊狀態,會進行放電功率限制,系統會主動顯示馬力限制,在安全狀態下儘量維持車輛運行避免觸發異常斷電保護;即使當電池電量即將耗盡或啟動保護發生時,斷電前會主動發出斷電報警訊息,避免現今電動機車沒電突然剎停而引發的行車安全問題。

除此之外,工研院副院長彭裕民表示,該技術還能對電池做遠端監控,讓車廠可以掌握電池的健康狀況。

電動機車將進入 AI 世代,技術可應用到不同電動車上

光陽集團 KYMCO 總經理王定義表示,光陽與工研院合作達 20 多年歷史,近期 17 案(36 件)電動車技術合作,則針對電能系統、控制系統、馬達冷卻系統、防盜系統等多項強化,要將 Ionex 車能網推向到另一層次「AI 級 Ionex 車能網」。

李宗銘則表示,自我學習式動態電量預估技術已在目前的電動機車實驗車發展完成,與光陽集團 KYMCO 合作的實體車投產後,能給消費者全新的全新的體驗。這項技術也能應用在所有電動載具與儲能系統,目前已投入電動巴士、高壓儲能等需要高安全、高可靠度的大型電池系統上。

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