刹车90年

1927年,博世伺服制动器确保大大缩短了制动距离

博世1936年的一项专利成为现代防抱死制动系统的基础

自2014年以来,无铜刹车片符合严格的环保法规

毫无疑问,制动器是所有车辆安全组件中最重要的一个。早在1920年代,汽车制动器几乎无法应对当时的发动机性能和车辆重量。博世在1927年推出的气动伺服制动器大大提高了道路安全性。由于本发明,当代商用车的制动距离减少了三分之一。一年后,博世推出了制动支架,这是一种紧凑型乘用车制动辅助系统。 1936年,博世工程师为现代防抱死制动系统奠定了基础,当时博世申请了专利。“防止汽车车轮锁死的机构”。但是直到1978年,强大的数字技术才允许批量生产ABS(防抱死制动系统)。到目前为止,博世的发展,例如ABS,实际上基于ABS的1986年推出的牵引力控制系统TCS,以及1995年推出的电子稳定程序ESP®,已成为安全制动的最重要组成部分。

制动伺服器(来源:Bosch Media)
iBooster(来源:Bosch Media)

博世所有制动组件的创新开发

90年来,博世工程师通过制动系统的技术创新,发明和专利设定了使汽车更安全的新标准。到目前为止,防抱死制动系统已成为汽车工程中的标准。电子稳定程序ESP®在一些国家/地区是法律要求。除了这些电子系统之外,博世的发展还一次又一次地提高了所有其他制动组件的安全性能。例如,在1983年,高碳铸件制动盘显着改善了强劲车辆的制动性能。在2001年至2012年之间,多项创新也对制动钳的发展产生了影响。 2016年,博世推出了创新的高性能制动液ENV6和ENV4,可确保现代制动系统的快速反应和可靠的性能。

关于混合物的全部信息:用于刹车片的新摩擦配方

通过创新的生产技术和新材料的混合,博世已在刹车皮方面不断取得进步。毕竟,它们将以可靠的方式传递制动力,从而安全地制动车辆。关于刹车片的开发,需要考虑一个国家与另一个国家的道路交通法规差异很大,以及速度限制和环境法规。因此,博世生产了许多不同的制动衬块,以满足特定的地区要求,这些要求通常远远超过法律要求。例如,在2010年,美国各州华盛顿和加利福尼亚州颁布了旨在减少刹车皮中铜用量的法律。因此,博世工程师开发了一种无铜刹车片混合物,这是该法律生效八年后的第一个无铜刹车片。该专利申请于2014年首次提交。即使在欧盟市场上,博世也已经提供了无铜刹车片-尽管尚无法律要求。

资料来源:博世出版社

什么是WLTP,它将如何工作?

当前的实验室测试-称为新欧洲驾驶周期(NEDC)-是在1980年代设计的。由于技术和驾驶条件的发展,今天它已经过时了。因此,欧盟开发了一项新的测试,称为“全球协调轻型车辆测试程序”(WLTP)。欧盟汽车行业欢迎向WLTP的转变,并为这一新测试周期的发展做出了积极贡献。

 

好的更新在这里: http://wltpfacts.eu/what-is-wltp-how-will-it-work/

特斯拉的新自动驾驶功能

每辆特斯拉汽车都标配有完整的自动驾驶硬件,从而使驾驶体验比人类驾驶者更加安全。通过其最新的软件更新,您现在可以体验我们最先进的安全功能,包括交通感知巡航控制,最高90mph的自动转向,自动紧急制动和避免侧撞。

 //www.tesla.com/en_GB/videos/autopilot-self-driving-hardware-neighborhood-short

(来源:特斯拉)

自动出行– Bosch

自动驾驶会影响整个汽车:其动力总成,制动器,转向,显示仪表,导航和传感器,以及车辆内部和外部的连通性。成功的关键是对所有车辆系统的深入了解。全球很少有汽车供应商像博世那样拥有这一领域的知识,部分原因是技术和服务的供应商制造了以下自动驾驶所需的大多数零部件:

互联地平线: 自动驾驶汽车依赖于环境信息,即超越传感器可以收集的信息。例如,他们需要有关拥堵和事故的实时交通数据。这只能通过将车辆连接到服务器来实现,博世为此开发了其Connected Horizo​​n解决方案。该系统可以动态预览即将到来的路线并相应调整驾驶策略。 连接的 Horizo​​n使自动驾驶汽车能够提前思考。这有益于驾驶体验的舒适性和安全性。例如,在盲人弯道或山顶上之前,提前警告连接的车辆危险点,并可以在准备工作时放开油门。

电动转向: 故障安全电动助力转向是自动驾驶的一项关键技术。即使在后备模式下,故障操作功能也可以使驾驶员和自动驾驶汽车继续使用基本的转向功能,同时在极少数的故障情况下保持约50%的电动转向支持。例如,这项技术将使汽车制造商能够遵守美国运输部和国家交通高速公路安全协会发布的联邦自动车辆政策文件中提出的安全要求。

ESP: 电子稳定性程序在自动驾驶方面也起着关键作用。委派驾驶车辆的责任对安全性至关重要的系统(例如制动器)提出了特殊要求。为了在发生故障时保留对这些系统的最大控制权,必须在系统中内置冗余以作为保障。在这种情况下,ESP制动控制系统和iBooster机电制动助力器(见下文)可以独立地制动车辆,而无需驾驶员干预。博世提供ESP作为模块化概念,可为所有情况和要求提供合适的系统。

HMI: 自动驾驶将改变人机界面,并需要现代概念来实现汽车与驾驶员之间的通信。驾驶员必须能够直观地理解和使用该系统。凭借其创新的显示仪器,博世已经在该领域提供了有前途的解决方案:例如,TFT仪器组在处理方面提供了最大的灵活性,同时提供了出色的清晰度。通过使用平视显示器,博世可以将速度,导航提示和警告等信息直接放在驾驶员的视野中。这些信息以这种方式叠加在车辆周围,使得两者似乎在车辆前方约两米处无缝融合。

iBooster: 博世通过iBooster开发了一种独立于真空的机电式助力器,该助力器可满足现代制动系统的要求。它可用于所有动力总成概念,特别适合混合动力和电动汽车。在iBooster中,制动踏板的动作由内置的踏板行程传感器记录下来并传输到控制单元。控制单元计算电动机的触发信号,该电动机使用两级变速器将其扭矩转换为所需的动力辅助。在标准主缸中,助力器提供的动力转换为液压。

地图: 没有高分辨率的最新地图,就不会有自动驾驶。这些地图为车辆提供了有关交通状况变化的信息,例如交通堵塞或建筑,这些信息不在车载传感器可以监控的区域之内。博世的雷达和视频传感器捕获并传输重要的实时交通数据,以创建用于自动驾驶的高分辨率地图。

激光雷达传感器: 除了雷达,视频和超声波传感器外,博世还在其自动测试车中使用了激光雷达传感器。各种传感器原理互为补充,并结合数据以确保可靠的环境识别。自动驾驶汽车使用此数据得出其驾驶策略。博世将激光雷达传感器视为其产品组合的重要补充。

 

雷达传感器: 作为多种传感器原理之一,雷达传感器可在不超过250米的距离内为自动驾驶汽车提供有关其周围环境的重要360度信息。雷达传感器的主要任务是检测物体并测量其相对于车辆运动的速度和位置。此外,博世雷达传感器通过发射天线发送频率范围在76至77 GHz之间的调频雷达波。这些波被车辆前方的物体反射。使用多普勒效应和发射和接收信号之间的频率偏移产生的延迟来测量物体的相对速度和距离。比较测得的雷达信号的幅度和相位,可以得出关于物体位置的结论。

超声波传感器: 自动驾驶需要超声波传感器,主要用于在停车时等低速下识别长达6米的近距离环境。传感器采用声纳技术,例如击球也用于导航。它们发出被障碍物反射的短超声信号。回波由传感器记录,并由中央控制单元进行分析。

视频传感器 博世立体声摄像机的3D测量范围超过50米,可提供有关车辆周围环境的重要光学信息。两个高度敏感的图像传感器均配备了色彩识别和互补金属氧化物半导体(CMOS)技术,分辨率为1280 x 960兆像素,并能够处理极高的对比度。两个透镜的光轴之间的距离仅为12厘米。立体摄像机可以在空间上捕获对象并计算其距离,还可以识别空白区域。来自传感器的信息与来自其他传感器原理的数据相结合,以生成自动车辆周围环境的模型。

资料来源:博世传媒,博世影业

昨天是“刚刚开车” –明天是私人助理

博世的新秀车展示了驾驶的未来如何迅速成为现实

  • 互联,自动化和个性化:博世对移动性有了新的认识,并将汽车变成人们的第三居住空间
  • 新的用户界面可确保驾驶时更高的安全性,舒适性和更少的干扰
  • 汽车正成为四轮驱动的私人助手

斯图加特–我的家,我的工作场所,我的汽车:互联互通将汽车变成了人们自己家和办公室旁边的第三居住空间。博世将通过其新的展示汽车展示其真正含义以及未来驾驶汽车的感觉。它提供直观的操作,并且始终在线,与周围环境连接并自行驾驶。“汽车与周围环境以及互联网的连通性是未来出行的关键挑战,”罗伯特·博世(Robert Bosch GmbH)管理董事会成员Dirk Hoheisel博士说。汽车中的自动连接功能不仅使每次旅行变得更安全,更舒适,还将汽车变成了真正的个人助手。“通过这种方式,我们使连接成为一种个人体验,并为人们提供了更多的实际生活时间,即使他们开车,” Hoheisel says.

智能显示和用户界面

一旦进入展示车,就会变得更加个性化和更容易操作。驾驶员监控摄像机可以识别驾驶员,并相应地调节方向盘,后视镜和温度。实际上,就像魔术一样,汽车还可以设置显示屏的配色方案,并自动加载约会,喜欢的音乐,最新的播客以及驾驶员在厨房餐桌上编程的导航目的地。摄像机在行驶过程中也始终保持警惕,尤其是当驾驶员的眼睛变得有点沉重时。它可以检测出车轮的疲劳和微睡,这两种情况通常都是造成严重事故的原因。通常可以从眼睑的运动中及早发现这些疾病的发作。该系统确定驾驶员的专注能力或疲劳程度,并在必要时发出警告。这使驾驶更加安全。此外,驾驶员疲劳感检测系统会持续监控驾驶员的转向行为,因此可以在突然运动时直接进行干预。

人机界面(HMI)将汽车变成四个轮子上的私人助理。人与车辆之间的这种接口在需要时为驾驶员提供重要信息,并且在任何情况下都是一个细心的警报伴侣。将来,由于有了更多的个性化通信,自动化和连接的功能将提供直观,舒适和安全的操作,并且驾驶员将能够设置它们以满足他们的个人需求,无论是在交通拥堵,城市交通还是在路上家庭郊游。为此,展示车提供带有触觉反馈的手势控制。它使用超声波传感器,只要驾驶员在相机记录的区域内准确地执行手势,它就会产生明显的阻力。这使手势控制更加易于使用,并减少了驾驶员的注意力,因为他们可以更改显示屏上的信息,接受电话或调用新的播放列表而无需触摸它。展示车中的创新触摸显示屏还使使用指尖控制更安全,更方便。每次驾驶员的指尖触摸显示器时,显示器都会产生振动,从而产生触觉响应。这意味着驾驶员可以感觉到不同的结构,就像在实际上是平坦表面上的真实按钮一样。这样,他们可以轻松地在显示屏上找到所需的功能,例如调节音乐的音量,而无需离开道路。

智能连接带来的移动性:汽车正在变成人们的第三居所

展示车还演示了由于自动化和连接性,汽车如何变成人们的第三居住空间。根据博世的“联网汽车效果2025”研究表明,自动驾驶可以使经常开车的人更好地利用每年大约100个小时的时间。一旦汽车检测到可以进行自动驾驶并且驾驶员同意移交控制权,汽车将安全,平稳地接管。由于展示车是物联网的活跃部分,因此驾驶员可以将数字生活带入他们的车中。可能会向办公室同事发送电子邮件或与朋友进行视频聊天。在节省自动驾驶时间的同时,所有这些都是可能的。灵活的显示概念在这里确实应运而生。驾驶员可以简单地进行手势操作,以在各种电子邮件,聊天,视频以及自动和连接功能之间进行无缝切换,就像魔术一样。

与智能家居,维修店和整个世界连接

在旅途中计划晚餐如何?连接性在这里也可以提供帮助-这次有了智能家居。博世厨房助手Mykie可以在车上在线建议食谱。从车上一眼看到连接的冰箱,将显示出家里是否准备好必要的食材。汽车和智能家居之间的连通性甚至在旅程开始之前就发挥了作用:一旦驾驶员进入汽车,显示屏就会向他们显示自己房屋的状态。窗户是否仍然打开?门上锁了吗?只需在屏幕上显示一个手势或指尖即可自动锁定门并监视家中的状态。此外,连接的汽车也链接到维修店。它会在应进行检查的时候通知驾驶员,根据要求安排在修理厂的预约时间,并且可以确保到达那里时所需的备件备有库存。这种舒适度扩展到停车:在博世基于社区的停车服务中,汽车使用停车助手中的传感器报告可用的路边空间。该信息通过云发送到数字停车地图,并提供给其他车辆。

资料来源:博世传媒

数据中心:在互联汽车革命的驾驶席上

这是一篇有趣的文章,作者:

(2016年12月16日,上午11:11)在IOT网站上:

http://www.iottechnews.com/news/2016/dec/16/datacentres-driving-seat-connected-car-revolution/

当我开始开车时,汽车产生的数据很少。他们将您从A吸引到B,却没有添加任何小工具或小玩意。我们今天知道的联网汽车当然不是问题。

如今,许多车辆本身就是计算机,可以连接到Internet,并且数据泛滥。事实上,据估计,一辆联网汽车每小时可将25GB数据上传到云中。

(c)iStock / aleksle

到2020年,将有四分之一的智能汽车投入使用,每60分钟将超过60亿GB。

如此大量的数据将在未来几年内继续增长,从而使汽车行业在物联网(IoT)中处于领先地位。

但是与此同时,越来越多的挑战和压力日益明显–即需要处理,分析和存储所有这些新信息。

结果,数据中心正迅速成为汽车行业快速数据增长的解决方案,但是这些数据大厅究竟如何推动互联汽车革命?

从联网汽车到自动驾驶汽车

在过去的几年中,联网汽车一直是该行业的炒作。

“连接”是指可以某种形式访问互联网的车辆;通常会在装有传感器的汽车上启用机器对机器(M2M)和机器对人(M2H)通信。如前所述,这种级别的连接会生成大量数据集。

汽车行业正在继续快速创新,在互联汽车甚至变得司空见惯之前,对话开始转向无人驾驶(或自动驾驶)车辆,这是好莱坞实现的未来主义愿景。

在这里,我们谈论的是无人驾驶的车辆。尽管这很可能会提高运输效率(降低驾驶成本,提高便利性等),但无疑也将带来更激烈的汽车数据革命。

如果今天一辆联网汽车每小时产生25 GB的数据,那么将来一辆自动驾驶汽车可能会产生十倍的信息。

除了联网汽车产生的所有数据之外,自动驾驶汽车还必须真正智能-学习如何使其“驾驶员”喜欢驾驶,感知周围的物理环境,广播位置数据以及与其他车辆和物体进行交互安全地过马路。

通过以这种方式产生数据数据,自动驾驶汽车将需要更快的分析,并将全新的机器学习元素融入其中。

这意味着除了M2M / M2H通信,我们还必须考虑车辆对车辆(V2V),车辆对所有事物(V2X),车辆对基础设施(V2I)车辆对人(V2P),反之亦然(P2V)。

推动数据中心需求

随之而来的汽车数据集的复杂性和规模意味着越来越多的汽车巨头意识到,需要复杂的计算来推动其业务(和车辆)的发展。

HPC –以及整个数据中心行业–处于智能汽车革命的推动力

反过来,这导致从汽车行业转向外部数据中心提供商以满足其大数据和高性能计算(HPC)需求的客户数量呈指数增长。

因此,人们迫切需要可扩展的,安全的HPC数据中心解决方案。对于许多汽车公司来说,这类数据中心不一定就在他们家门口,IT决策者正在寻求通过增加计算能力和降低运营成本来托管数据中心提供商以支持其HPC运营。

为了支持当前汽车行业正在展示的快速创新,此类园区必须提供“ HPC就绪”解决方案-提供专业知识以像以往的汽车专家一样快速,高效和成功地支持信息负载的管理。数十年来处理复杂的车辆数据。

在冰岛创新

通常,这些是具有电力基础设施,弹性级别和计算资源的低成本远程设施,这些设施可以经济高效地处理HPC负载。具有固有的HPC就绪功能,可将汽车HPC工作负载转移到园区中,从而为汽车制造商提供了所需的中高功率计算密度,同时大大降低了能源成本。

最终,这使我们能够从更多数据中获取更多见解,并使我们更接近自动驾驶的优势。

许多汽车行业的领导者已经意识到了这些好处,并且已经在收获丰厚的回报。大众(Volkswagen)是这样的制造商之一,该公司最近宣布将1兆瓦的计算密集型数据应用程序迁移到Verne Global的冰岛园区,以支持持续的车辆和汽车技术发展。

同样,宝马在这一领域也是公认的前瞻性思维,它负责部分HPC运营-负责标志性的i系列(i3 / i8)车辆,进行模拟和计算机辅助设计(CAD) –自2012年起在同一校园内。

这些汽车行业的领导者认为冰岛是HPC集群的最佳地点-不仅因为其可提供的能源和成本效率,而且还因为其机会使他们能够将精力从时间密集型管理转移到日常的技术计算需求上。日常工作对真正重要的是:持续的汽车创新。

即使如此,无论在哪里存储,分析和理解汽车数据,都可以肯定的是:HPC –以及整个数据中心行业–处于智能汽车革命的推动力中。

它将增进我们对汽车技术的理解,使我们的驾驶行为更加智能,并最终为通往梦co以求的无人驾驶和互联汽车技术开辟一条道路,这将从根本上改变我们通往未来的方式。

自动驾驶汽车中的AI –科幻不再

由人工智能(AI)计算机提供动力的智能机器可以学习,推理并与人和周围世界互动 不再是科幻小说。多亏了一种新的计算模型,称为深度学习,使用强大的功能 图形处理单元 (GPU),人工智能正在将行业从消费云服务转变为医疗保健,再到工厂和城市。

博世的精彩文章,更多内容:

http://blog.bosch-si.com/categories/mobility/2017/01/ai-self-driving-cars-nvidia-bosch/