Większość wypadków związanych z pojazdami ma miejsce z powodu błąd człowieka. Chociaż nie możesz zapobiec wszystkim wypadkom samochodowym, możesz uniknąć znacznej ich części. Zaawansowane technologie, takie jak ADAS, za pomocą inteligentnego interfejsu maszyna-człowiek, pomagają kierowcom poprawić ich zdolność przewidywania, oceny i reagowania na niebezpieczeństwa na drodze.
Połączenia Zaawansowany system wspomagania kierowcy lub branża ADAS podwoiła swoją wielkość w latach 2015-2020 i osiągnęła 17 miliardów dolarów w 2020 roku. Ponadto przewiduje się, że rynek ADAS dotknie $ 32 mld 2023.
Według 2043, blisko 95% pojazdów zarejestrowanych w USA będzie wyposażonych w kilka funkcji ADAS, takich jak kamera cofania, tylne czujniki parkowania, wykrywanie zmęczenia i ostrzeżenie o martwym polu. Inne przykłady ADAS to między innymi wspomaganie utrzymania pasa ruchu, hamulec awaryjny i adaptacyjny tempomat.
Co to jest ADAS?
ADAS to inteligentny system wbudowany w konstrukcję samochodu, który: asystuje kierowcy w prowadzeniu pojazdów i ograniczaniu wypadków drogowych.
Te zaawansowane systemy dostarczają kierowcom kluczowych informacji o natężeniu ruchu, zamkniętych drogach, ostrzeżeniach o korkach i alternatywnych trasach. Ponadto systemy te również dokładnie oceniają poziom zmęczenia kierowcy i elementy rozpraszające jego uwagę oraz dostarczają alerty i sugestie dotyczące prowadzenia pojazdu.
Jak działa system ADAS?
Bezpieczeństwo kierowcy i pieszych zależy od systemów pasywnych i aktywne bezpieczeństwo systemy. ADAS wykorzystuje dynamiczne systemy bezpieczeństwa, takie jak najnowocześniejszy radar/LiDAR dalekiego i średniego zasięgu, czujniki ultradźwiękowe, zaawansowane stabilne kamery (przód, tył i kierowca), najnowszy interfejs automatycznego sterowania jazdą oraz algorytmy wizyjne .
Aplikacje wykorzystywane w systemie ADAS są podzielone na osobne chipy zwane systemami na chipie. Czujniki są połączone z siłownikami za pośrednictwem interfejsów i jednostek sterujących.
Pojazdy autonomiczne korzystaj z takich aplikacji, aby uzyskać widok 360° wokół samochodu i z dala od niego. System otrzymuje dane wejściowe z wielu źródeł danych, w tym obrazowania, pokrycia, rozdzielczości obiektu, widoczności w warunkach słabego oświetlenia oraz informacji w czasie rzeczywistym.
System LiDAR wykorzystuje kilka kamer do przekształcania przechwyconych obrazów 2D na 3D, aby wizja komputerowa mogła rozróżniać obiekty statyczne i ruchome.
Rzeczywiste przykłady systemu ADAS
ADAS ma wiele zalet i rzeczywistych przykładów, takich jak wykrywanie senności kierowcy, adaptacja prędkości, system nawigacyjny, automatyczne parkowanie i noktowizor. Niektóre korzystne cechy tego systemu obejmują:
System wspomagania pasa ruchu
System ADAS, wykorzystując szereg czujników, zapewnia, że kierowca przypadkowo nie zjedzie z pasa. System ostrzeże kierowcę, jeśli pojazd będzie dryfował, a systemy wspomagania pasa ruchu mogą również podjąć proste działania naprawcze, aby uniknąć zjechania z pasa.
Adaptacyjny tempomat
ACC jest niezwykle korzystny podczas jazdy po autostradach, na których trudno jest konsekwentnie kontrolować prędkość przez dłuższy czas. Dzięki systemowi ADAS pojazdy mogą automatycznie kontrolować swoją prędkość i hamować w oparciu o ruch innych pojazdów.
Monitorowanie martwego pola
Funkcje takie jak monitorowanie martwego pola pomagają kierowcom wykrywać pojazdy lub rowerzystów w celu uniknięcia niebezpiecznych sytuacji. System uruchomi alarm za pomocą czujników i kamer, jeśli pojazd będzie próbował wjechać na zajęty pas.
System hamowania awaryjnego
Hamowanie awaryjne i ostrzeżenie o kolizji używaj różnych kamer i czujników do wykrywania bliskości innych pojazdów, zwierząt, pieszych i innych obiektów. Pojazd ostrzeże kierowcę, zaciskając pasy bezpieczeństwa lub podejmując aktywne działania, takie jak ładowanie hamulców.
Senność/wykrywanie zmęczenia kierowcy
Zmniejsz liczbę wypadków drogowych spowodowanych przez zasypianie kierowców, zbierając ważne informacje o kierowcy na podstawie punktów orientacyjnych na twarzy, takich jak senność, spojrzenie, rozproszenie uwagi, emocje i inne. Te obrazy w kabinie są dokładnie opatrzone adnotacjami i używane do trenowania modeli ML.
Zalety i ograniczenia
Podczas Funkcja ADAS obejmuje zwiększone bezpieczeństwo i komfort dla kierowców, nie jest pozbawiony ograniczeń i wyzwań.
Zalety systemu ADAS:
- ADAS poprawia bezpieczeństwo kierowców i pieszych oraz pomaga uniknąć kolizji i śmiertelnych wypadków.
- It ostrzega kierowcę na potencjalne zagrożenia na drodze, oceniając zachowanie innych pojazdów i uwagę kierowcy.
- Funkcje nawigacyjne, takie jak automatyczne oświetlenie, tempomat, martwy punkt i funkcje zmiany pasa ruchu, pomagają zapewnić bezpieczeństwo na drodze.
- Zapewnia również komfortową jazdę dzięki automatycznemu parkowaniu i rozpoznawaniu znaków drogowych.
Ograniczenia systemu ADAS:
- Brak przeszkolenia i świadomości zaawansowanych funkcji ADAS utrudnia kierowcom pełne wykorzystanie jego zalet.
- ADAS może czasami źle ocenić pojazdy na rampach, zakładając, że nadjeżdżają bezpośrednio na nie.
- Możliwe jest również, że kierowcy nadmiernie polegają na tych systemach i rozpraszają się podczas jazdy.
- Koszty instalacji systemu ADAS mogą być zbyt wysokie, aby kierowcy go preferowali.
Znaczenie danych uczących w budowaniu modeli ADAS
Kolosalny rozwój rynku ADAS można przypisać wzrostowi zapotrzebowania na bezpieczniejsze i wygodniejsze systemy jazdy. Ponadto ogromne korzyści ADAS w zakresie zmniejszenia liczby ofiar śmiertelnych i mienia oraz zaostrzenie rygorystycznych przepisów napędzają rozwój zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy.
Pierwszym krokiem w kierunku zbudowania modelu ADAS jest pozyskiwanie ogromnych ilości dane treningowe. Kluczowe znaczenie dla rozwoju systemów ADAS mają operacje wymagające dużej ilości danych, takie jak głębokie uczenie się i wnioskowanie.
Szkolenie pomaga głębokim sieciom neuronowym w wykonywaniu samochodowych zadań AI, takich jak identyfikacja obiektów, rozpoznawanie głosu i obrazu, podczas gdy szkolenie wnioskowania pomaga systemowi przewidzieć wynik danych.
Na przykład, gdy aplikacja uczy się identyfikować różne obiekty, musi być intensywnie szkolona na tysiącach obrazów. Po załadowaniu obrazów do głębokiej sieci neuronowej jest przygotowywany do identyfikacji obrazu.
Do opracowania potrzebne są duże ilości oznaczonych i nieoznaczonych treningowych zestawów danych autonomiczna jazda systemy, które potrafią dokładnie nawigować w złożonych scenariuszach jazdy. Syntetyczne dane z wielu czujników symulują, scenariusze zewnętrzne (pojazdy, piesi, obiekty, pogoda) mogą być również wykorzystywane do modeli szkoleniowych.
W jaki sposób Shaip daje Ci przewagę nad konkurencją?
Aby zbudować model ADAS, musisz zdobyć dokładnie opisane i oznaczone zestawy danych treningowych. To tutaj biegłość i doświadczenie Shaip dają Ci przewagę nad konkurencją.
Dostarczamy ogromne zbiory danych realistycznych i dobrze oznaczonych danych treningowych. Nasza sprawdzona technologia umożliwia szybkie i ekonomiczne skalowanie projektu. Co więcej, oferujemy również najwyższej klasy syntetyczne fotorealistyczne środowiska jazdy, skupiające się na pogodzie, oświetleniu, degradacji powierzchni i nie tylko.
Dostarczamy również klientom całkowicie spersonalizowane zestawy danych w oparciu o ich specyficzne wymagania projektowe. Zbiór danych szkoleniowych Shaip dla pojazdów autonomicznych jest jednym z najbardziej poszukiwanych przez liderów branży i ekspertów motoryzacyjnych.
Nadszedł czas, aby strategicznie połączyć wyrafinowane wzornictwo z innowacją w technologii ADAS. W ten sposób możesz ulepszyć pojazd systemy bezpieczeństwa, właściwości jezdne i komfort.
