Tujuan mendasar dari teknik otomotif adalah menyempurnakan sasis—tulang punggung setiap kendaraan. Namun, seiring kita memasuki era digital, fokusnya beralih dari daya tahan mekanis murni ke kemampuan beradaptasi yang cerdas.
Pada pameran dagang CES baru-baru ini, pemasok otomotif ZF meluncurkan strategi “Chassis 2.0”, yang menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dan perangkat lunak canggih dapat mengubah mobil dari mesin pasif menjadi organisme penginderaan yang proaktif.
Melampaui Cara Berkendara Tradisional: Bangkitnya AI Road Sense
Inti dari pendekatan baru ZF adalah AI Road Sense. Berbeda dengan sistem suspensi tradisional yang bereaksi setelah kendaraan mengalami benturan atau lubang, teknologi ini bertujuan untuk memprediksi permukaan jalan di depan.
Dengan menganalisis medan yang akan datang, sistem melakukan penyesuaian seketika pada pengaturan suspensi. Hal ini memungkinkan sasis bersiap menghadapi benturan, secara efektif “melunakkan” benturan bahkan sebelum ban menyentuh permukaan yang tidak rata. Tingkat penyesuaian prediktif ini bertujuan untuk mencapai dua tujuan utama:
1. Peningkatan Keamanan: Meminimalkan hilangnya kendali akibat perubahan permukaan secara tiba-tiba.
2. Kenyamanan Unggul: Mengurangi guncangan fisik yang dirasakan penumpang.
Lanskap Kompetitif: Deteksi vs. Adaptasi
Konsep “membaca jalan” bukanlah hal baru, namun industri saat ini melihat adanya perubahan dalam cara pemanfaatan data. Inovasi sebelumnya sebagian besar berfokus pada pengumpulan dan pembagian data, sedangkan ZF berfokus pada respon mekanis langsung.
Untuk memahami pentingnya pendekatan ZF, ada gunanya melihat bagaimana para pemimpin industri lainnya mengatasi masalah ini:
- Honda Research Institute USA: Berfokus pada sistem pemantauan yang menggunakan GPS dan kamera untuk mengumpulkan data jalan, yang kemudian dibagikan secara anonim kepada otoritas jalan raya untuk membantu pemeliharaan jangka panjang.
- Mobilitas Otomotif & Taktil Nexteer: Mengembangkan perangkat lunak yang mengkategorikan gesekan jalan (misalnya, “kering”, “basah”, atau “dingin”) dan mengunggah data ini ke cloud sehingga kendaraan berikut diberi tahu tentang kondisi tersebut.
- Jaguar Land Rover (JLR): Menjelajahi identifikasi permukaan menggunakan radar dan sensor ultrasonik untuk membantu pengemudi menavigasi medan yang sulit tanpa terjebak.
Perbedaan Utama: Meskipun Honda dan Nexteer berfokus pada memberi informasi kepada pengemudi atau pihak berwenang, dan JLR berfokus pada navigasi, sistem ZF dirancang untuk terus mengkonfigurasi ulang perilaku fisik kendaraan secara real-time.
Cara Kerja Teknologi
Kecerdasan di balik sistem ini digerakkan oleh perangkat lunak sasis Cubix ZF. Perangkat lunak ini bertindak sebagai “otak” kendaraan, mengintegrasikan data dari sensor onboard yang ada untuk mengelola distribusi torsi redaman dan pengaturan sasis.
Selain deteksi permukaan, perangkat lunak ini juga menyertakan fitur Pengenalan Perilaku Pengemudi. Dengan menganalisis bagaimana seseorang berinteraksi dengan kontrol kendaraan, AI dapat memprediksi gaya mengemudi tertentu dan secara otomatis menyesuaikan preferensi kenyamanan agar sesuai dengan kebiasaan pengemudi.
Solusi Skalabel untuk Produsen
Menyadari bahwa jenis kendaraan yang berbeda memerlukan tingkat kecanggihan yang berbeda, ZF menawarkan tiga konfigurasi berbeda untuk produsen mobil:
- Standar: Memanfaatkan jaringan data onboard kendaraan yang ada untuk mengelola pengaturan.
- Lanjutan: Menggabungkan deteksi permukaan berbasis kamera untuk kesadaran lingkungan yang lebih baik.
- Premium: Tingkat tercanggih, memanfaatkan pemindaian LiDAR untuk membuat profil jalan 3D resolusi tinggi hingga 25 meter ke depan.
Pendekatan berjenjang ini memungkinkan produsen untuk menerapkan teknologi sasis cerdas di segala hal mulai dari mobil komuter hemat hingga kendaraan mewah kelas atas.
Kesimpulan
Evolusi sasis dari komponen mekanis menjadi sistem yang digerakkan oleh AI menandai langkah besar menuju berkendara otonom dan semi-otonom yang lebih aman, nyaman. Dengan memprediksi ketidaksempurnaan jalan, bukan hanya bereaksi terhadapnya, kendaraan menjadi mitra yang lebih intuitif dalam pengalaman berkendara.
