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李樂恩這次搞得“天樞”智能緊急製動係統。
采用了三模態異構傳感器融合架構，不同於特拉斯的純視覺方案。
有著“高清攝像頭+4D成像毫米波雷達+低線束固態激光雷達” 三模異構方案。
三套傳感器同時運行，任何一個傳感器失效，另外兩個仍能獨立完成製動決策，這是行業首個“三冗餘”消費級AEB架構。
4D毫米波雷達能直接測量目標高度和速度矢量，激光雷達提供厘米級距離精度，攝像頭負責語義識別，三路數據通過時間戳硬同步，延遲控製在15毫秒以內。
在高響應了前提下，還加入了強大的算法。
傳統AEB是“距離小於X米就刹車”，遇到“鬼探頭”就抓瞎。
李樂恩則是將所有傳感器數據統一映射上去，通過自注意力機製讓模型自己學習“什麼情況下該刹車、什麼情況下不該刹車”。
製動決策準確率提升11.5%，誤報率降低近30%。
這樣帶來的突破，是預碰撞推理引擎。
比如特拉斯剛推出的預碰撞氣囊隻能在“碰撞不可避免”時觸發。
而李樂恩這套刹車係統在預測到碰撞概率超過80%時，係統會先以0.3g的減速度“預製動” 。
也就是讓刹車片提前貼合、消除製動間隙，同時收緊安全帶、關閉車窗。如果碰撞風險解除，係統自動退出，整個過程駕駛員幾乎無感。
如果確認碰撞無法避免，全力製動預碰撞氣囊觸發。
其次，低成本運行，傳統AEB依賴液壓製動，響應時間50-80ms。
李樂恩研發的集成式線控製動模塊電機直接驅動主缸，響應時間壓縮到18ms，比液壓快3倍，且完美適配新能源車的能量回收係統。
整套硬件成本控製在2800元，特拉斯同等性能的硬件方案成本在8000元以上。
最關鍵的是，誤觸發率0.08%， 係統誤觸發率僅0.08%比特拉斯公開數據低一個數量級。
這這些優勢加起來，成本低，反應快，性能強，可以說這就是最完美的刹車係統。
至少在李樂恩看來，搞成這樣一個既定的數據，他是滿意的。
這也是這場比賽中短短時間裡，他能搞出來最好的效果了。
隨後，李樂恩將所有的零部件搞好，然後安裝在刹車上麵，接著打開了車機，檢測連通。
當然這個車機也不是一個完整的係統，比較簡陋，隻有檢測全車功能性是否完整的功能。
不過這個已經夠了，所有李樂恩打開車機，這是一塊巴掌大的屏幕，他檢測了一下這個刹車係統是否正常，隨即屏幕上顯示正常兩個字。
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看到這一幕，李樂恩便拿起了遙控器，就是操控著輛車子的遙控器。
“既然車機沒問題，這刹車係統的連通信沒問題，那就是實際測試了。”
李樂恩深呼口氣，操縱搖杆讓鐵車動起來。
看到李論操控了這台鋼鐵小車，所有人的目光都集中了過來。
看李樂恩搗鼓了這老半天的鐵片子，他終於開始開他的小車子了。
眾人倒是想看看李樂恩到底要搞個什麼樣的東西。
“我去，李樂恩這家夥終於搞出這個車子來了，我剛才好像看他裝了個什麼係統吧，是刹車是吧？”
“好像是刹車呀，他那個部件就是安排在刹車上的，而且還組裝了一個車機……不得不說，李樂恩這小子也挺神的，短短時間內竟然能搞出一個縮小比例的轎車出來，還弄出來了個車機 這樣的手工技術也是沒誰了。”
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