針對(duì)車載ARHUD在使用深度學(xué)習(xí)模型感知交通環(huán)境、駕駛?cè)藸顟B(tài)等信息時(shí),遭遇車載芯片算力限制的難題,李鵬華團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了適用于車載芯片的輕量級(jí)類八維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了車載視頻數(shù)據(jù)的高低頻特征分組復(fù)用機(jī)制,發(fā)明了多通道壓縮激勵(lì)的八度卷積信息篩選方法,實(shí)現(xiàn)了交通環(huán)境目標(biāo)和分心駕駛行為的快速精準(zhǔn)識(shí)別。
針對(duì)“云-端”在線語音識(shí)別存在的數(shù)據(jù)安全隱患,以及車載本地語言識(shí)別面臨的算力瓶頸,李鵬華團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了殘差分組線性變換的鉆石型輕量級(jí)語音識(shí)別與聲紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)帶有聲紋安全認(rèn)證的特定駕駛?cè)说碾x線語音識(shí)別;提出圖標(biāo)簽感知的自然語言理解框架,通過在交互模塊中引入標(biāo)簽映射模塊和全局圖交互模塊,實(shí)現(xiàn)自然實(shí)時(shí)的“人-車”多輪對(duì)話。
“車載儀表多模態(tài)交互顯示與智能制造關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”成果榮獲:重慶市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎(jiǎng),“車載增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示器關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化”成果獲中國儀器儀表學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。
“目前該成果已經(jīng)形成了產(chǎn)業(yè)化?!崩铢i華欣喜地告訴我們。已經(jīng)建成了國內(nèi)第一條HUD自動(dòng)化生產(chǎn)線,研制了首款國產(chǎn)HUDEOL檢測設(shè)備,率先實(shí)現(xiàn)了國產(chǎn)HUD量產(chǎn),實(shí)現(xiàn)了ARHUD產(chǎn)品的進(jìn)口替代,形成了HUD檢測設(shè)備自主研制能力。引領(lǐng)了國內(nèi)車載儀表產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展方向,形成了以“儀器儀表+”多學(xué)科交叉發(fā)展的技術(shù)攻關(guān)、項(xiàng)目研發(fā)、人才培養(yǎng)的產(chǎn)學(xué)研合作新模式,經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益顯著。
成果再轉(zhuǎn)化:車用動(dòng)力電池健康管理
“輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車用動(dòng)力電池健康管理是又一大成功應(yīng)用場景,也是有效的成果轉(zhuǎn)化之一。”李鵬華對(duì)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用前景非??春谩?
“動(dòng)力電池可是電動(dòng)汽車的能源核心部件,起到了至關(guān)重要的作用。它的本質(zhì)是復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng)。在高低溫濕熱交變、強(qiáng)振動(dòng)、工況隨機(jī)的車用場景中,可靠感知電池內(nèi)部的物化反應(yīng)信息,捕獲承載退化模式的可信狀態(tài)特征,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)且性能可解釋的壽命預(yù)測,對(duì)動(dòng)力電池的安全使用與預(yù)測維護(hù)至關(guān)重要,這也是國際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界當(dāng)前面臨的難題?!崩铢i華告訴我們車用動(dòng)力電池健康管理依然存在技術(shù)壁壘。
李鵬華和團(tuán)隊(duì)成員針對(duì)公關(guān)難題,將問題分解,逐個(gè)攻破。針對(duì)數(shù)據(jù)與機(jī)理融合的電池內(nèi)部信息可靠感知、隨機(jī)退化特征驅(qū)動(dòng)的狀態(tài)可信估計(jì)、壽命預(yù)測的可解釋建模的問題,提出數(shù)據(jù)與機(jī)理融合的電池內(nèi)部信息可靠感知方法,揭示了電熱特性與不確定性環(huán)節(jié)的相互作用機(jī)制;提出隨機(jī)工況特征驅(qū)動(dòng)的電池狀態(tài)可信估計(jì)方法,闡明了隨機(jī)工況電熱序列的自適應(yīng)分段獲取機(jī)制;提出基于輕量化可解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電池壽命預(yù)測理論,創(chuàng)建了主動(dòng)追蹤電池退化訊號(hào)的長短時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架,建立了超參數(shù)輕量化配置的概率替代求解路徑。
該成果榮獲:中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。成果衍生了授權(quán)的發(fā)明專利16項(xiàng),并得到成果轉(zhuǎn)化,取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。
突破是下一個(gè)征途的起點(diǎn)?!拔覀兙褪且瓚?zhàn)一個(gè)又一個(gè)難題,攻堅(jiān)克難,始終走在科技的前沿?!崩铢i華說。(文/王超)