虽然Pratt Miller的赛车并未面临停车时被撞的困扰,但他们的团队通过后置摄像头和雷达对后方车辆进行监测。这个系统收集并传递关键数据给车手,包括来车速度、轨迹、视线和赛道位置,帮助识别来车的赛车等级。
该系统的设计初衷是跟踪并分析逼近停靠急救车辆的其他交通工具。CAMS通过评估来车的速度、轨迹和接近程度,判断其是否对急救车辆构成威胁,从而提高急救人员在高风险环境中的态势感知,促进主动防护。
目前,每辆车配备一至两个摄像头和雷达单元。当安装在警车上时,系统可以独立运作,无需依赖车辆原有的传感器。计算系统利用人工智能快速分析数据进行威胁评估,为潜在碰撞提供足够的预警时间。同时,系统会记录数据,以协助事故重建和理赔等。
预警信号可以根据客户需求进行定制:通过灯光、喇叭、声音警报,以及未来向急救人员的可穿戴设备发送触感警报,在噪音和光亮已经很强的事故现场中发挥重要警示作用。
Oshkosh相信该系统可以按需定制,适用于从消防车到拖车及扫雪车等多种公共服务车辆,甚至在执法、校车等相关行业中也具有广泛的应用潜力。
虽然Oshkosh尚未透露实施CAMS的具体成本,但这套成熟技术的费用被认为不应高于其所带来的安全效益。预计首批系统将于2026年安装。
这项由赛车科技转化而来的创新技术旨在保护急救人员的生命安全,为他们增添一层有效的防护,并在广泛的应用场景中具备出色的实用性。