分为适应模式、教学模式、培训模式、评价模式和竞赛模式。不同模式适用不同适用场景。
培训模式与评价模式可以帮助企业完成对驾驶员的教学、培训,通过数据分析和模型计算,对驾驶员进行打分评测,最终达到培训改善驾驶员驾驶习惯的效果。
道路场景、交通规则、AI车辆外观及行为均按照所需地区真实情况进行开发,从而营造了趋近于真实的驾驶体验。
模拟器可采集车辆瞬时速度、发动机转速、档位信息、离合状态、油门/刹车踏板行程值等关键驾驶参数。
服务器端一方面可对模拟器的工作状态进行实时监控,将模拟器端采集的驾驶数据进行计算,分析司机驾驶行为; 另一方面对培训情况进行全面的记录与统计,对培训效果进行跟踪分析,以便精确掌握企业和个体驾驶员的相关培训数据, 为企业监测管理驾驶员培训情况提供完整信息基础,长期跟踪驾驶员的生态驾驶改善情况,从而有效促进企业的节能减排。