Cele mai multe accidente legate de vehicule au loc din cauza eroare umană. Deși nu puteți preveni toate accidentele rutiere, puteți evita o parte semnificativă a acestora. Tehnologii avansate precum ADAS, cu ajutorul unei interfețe inteligente mașină-om, îi ajută pe șoferi să-și îmbunătățească capacitatea de a prezice, de a evalua și de a reacționa la pericolele de pe drum.
Sistem avansat de asistență a șoferului sau industria ADAS și-a dublat dimensiunea între 2015 și 2020 și a atins 17 miliarde USD în 2020. În plus, se preconizează că piața ADAS va atinge 32 miliarde de dolari de 2023.
Prin 2043, aproape de 95% dintre vehiculele înmatriculate în SUA vor fi echipate cu mai multe funcții ADAS, cum ar fi camera de retrovizoare, senzori de parcare din spate, detectarea oboselii și avertizare pentru punctele moarte. Alte exemple de ADAS includ, printre altele, asistența pentru menținerea benzii de rulare, frâna de urgență și controlul adaptiv al vitezei de croazieră.
Ce este ADAS?
ADAS este un sistem inteligent integrat în designul mașinii care asistă șoferul în conducerea şi reducerea accidentelor rutiere.
Aceste sisteme avansate oferă șoferului informații esențiale despre trafic, închiderea drumurilor, avertismente de congestie și rute alternative. În plus, aceste sisteme evaluează cu exactitate nivelurile de oboseală și distragerile șoferilor și oferă alerte și sugestii cu privire la conducerea acestora.
Cum funcționează sistemul ADAS?
Siguranța șoferului și a pietonilor depind de sistemele pasive și siguranta activa sisteme. ADAS folosește sisteme de siguranță dinamice, cum ar fi radar/LiDAR de ultimă generație cu rază lungă și medie, senzori ultrasonici, camere avansate stabile (față, spate și șofer), cea mai recentă interfață automată de control al conducerii și algoritmi bazați pe viziune. .
Aplicațiile utilizate în sistemul ADAS sunt împărțite în cipuri separate numite sisteme pe cip. Senzorii sunt conectați la actuatoare prin interfețe și unități de control.
Vehicule autonome utilizați astfel de aplicații pentru a obține o viziune de 360o în jurul și departe de mașină. Sistemul primește date din mai multe surse de date, inclusiv imagini, acoperire, rezoluție obiect, vizibilitate în condiții de lumină scăzută și informații în timp real.
Sistemul LiDAR folosește mai multe camere pentru a transforma imaginile 2D capturate în 3D, astfel încât viziunea computerizată să poată discerne între obiectele statice și cele în mișcare.
Exemple reale de sistem ADAS
ADAS are multe beneficii și exemple din lumea reală, cum ar fi detectarea somnolenței șoferului, adaptarea vitezei, sistem de navigare, parcare automată și vedere pe timp de noapte. Unele caracteristici benefice ale acestui sistem includ,
Sistemul de asistență în bandă
Sistemul ADAS, folosind o serie de senzori, asigură că șoferul nu părăsește o bandă accidental. Sistemul va alerta șoferul dacă vehiculul este văzut în derivă, iar sistemele de asistență pe bandă pot lua, de asemenea, acțiuni corective simple pentru a evita alergarea în afara benzii.
Adaptive Cruise Control
ACC este extrem de benefic pentru conducerea pe autostrăzi unde este greu să controlezi viteza în mod constant pe perioade lungi. Cu ADAS, vehiculele își pot controla automat viteza și pot aplica frânele în funcție de mișcarea altor vehicule.
Monitorizarea punctului mort
Funcții precum monitorizarea punctului mort îi ajută pe șoferi să detecteze vehiculele sau bicicliștii pentru a evita situațiile periculoase. Sistemul va suna o alarmă cu ajutorul senzorilor și camerelor dacă vehiculul încearcă să se deplaseze pe o bandă ocupată.
Sistem de frânare de urgență
Frânare de urgență și avertizare de coliziune utilizați o varietate de camere și senzori pentru a detecta apropierea de alte vehicule, animale, pietoni și alte obiecte. Vehiculul va avertiza șoferul strângând centurile de siguranță sau luând măsuri proactive, cum ar fi încărcarea frânelor.
Detectarea somnolenței / oboselii șoferului
Reduceți accidentele rutiere cauzate de șoferii care adorm prin colectarea informațiilor vitale ale șoferului din repere faciale, cum ar fi somnolență, privirea ochilor, distracția atenției, emoții și multe altele. Aceste imagini din cabină sunt adnotate cu precizie și utilizate pentru antrenarea modelelor ML.
Avantaje și limitări
În timp ce Caracteristica ADAS include siguranță și confort sporit pentru șoferi, nu este lipsit de limite și provocări.
Avantajele sistemului ADAS:
- ADAS îmbunătățește siguranța șoferilor și a pietonilor și ajută la evitarea coliziunilor și a accidentelor mortale.
- It alertează șoferul la pericolele potențiale de pe drum prin judecarea comportamentului altor vehicule și a atenției șoferului.
- Funcțiile de navigație, cum ar fi iluminarea automată, controlul vitezei de croazieră, unghiul oarbă și funcțiile de părăsire a benzii, ajută la asigurarea siguranței rutiere.
- De asemenea, face conducerea confortabilă cu parcare automată și recunoaștere a semnelor de circulație.
Limitările sistemului ADAS:
- Lipsa de instruire și conștientizare a caracteristicilor avansate ale ADAS face dificil pentru șoferi să profite complet de beneficiile sale.
- ADAS poate evalua greșit vehiculele de pe rampe, presupunând că vin direct spre ele.
- De asemenea, este posibil ca șoferii să devină excesiv de dependenți de aceste sisteme și să fie distrași în timpul conducerii.
- Costurile de instalare ale sistemului ADAS ar putea fi prea mari pentru ca șoferii să-l prefere.
Importanța datelor de antrenament pentru a construi modele ADAS
Creșterea colosală a pieței ADAS poate fi atribuită creșterii cererii pentru sisteme de conducere mai sigure și mai confortabile. În plus, beneficiile imense ale ADAS în ceea ce privește reducerea pierderilor de vieți și proprietăți și creșterea normelor stricte propulsează dezvoltarea sistemelor avansate de asistență pentru șofer.
Primul pas către construirea unui model ADAS este achiziționarea unor cantități masive de date de instruire. Esențiale pentru dezvoltarea sistemelor ADAS sunt operațiunile intensive în date, cum ar fi antrenamentul de deep learning și inferența.
Antrenamentul ajută rețelele neuronale profunde să îndeplinească sarcini AI auto, cum ar fi identificarea obiectelor, recunoașterea vocii și a imaginilor, în timp ce antrenamentul de inferență ajută sistemul să prezică rezultatul datelor.
De exemplu, atunci când aplicația învață să identifice diverse obiecte, trebuie antrenată intens pe mii de imagini. După încărcarea imaginilor într-o rețea neuronală profundă, acesta este pregătit să identifice imaginea.
Sunt necesare cantități mari de seturi de date de antrenament etichetate și neetichetate pentru a fi dezvoltate conducere autonomă sisteme care pot naviga cu precizie în scenarii complexe de conducere. Datele sintetice de la mai mulți senzori simulează, scenariile în aer liber (vehicule, pietoni, obiecte, vreme) pot fi, de asemenea, folosite pentru modele de antrenament.
Cum vă oferă Shaip un avantaj față de concurență?
Pentru a construi un model ADAS, trebuie să puneți mâna pe seturi de date de antrenament adnotate și etichetate cu precizie. Este locul în care competența și experiența lui Shaip vă oferă un avantaj față de concurență.
Oferim seturi masive de date de antrenament realiste și bine adnotate. Tehnologia noastră dovedită vă permite să vă scalați proiectul rapid și rentabil. Mai mult, oferim, de asemenea, medii de conducere fotorealiste sintetice de top, care se concentrează pe vreme, iluminare, degradarea suprafeței și multe altele.
De asemenea, oferim clienților seturi de date complet personalizate în funcție de cerințele specifice ale proiectului. Set de date de antrenament Shaip pentru vehicule autonome este una dintre cele mai căutate de liderii din industrie și experții auto.
Este timpul să combinăm strategic sofisticarea designului cu inovația în tehnologia ADAS. În acest fel, puteți îmbunătăți vehiculul sisteme de siguranță, performanța de conducere și confortul.
