De fleste ulykker relateret til køretøjer sker pga menneskelige fejl. Selvom du ikke kan forhindre alle køretøjsulykker, kan du undgå en betydelig del af dem. Avancerede teknologier som f.eks ADAS, ved hjælp af en maskin-menneske intelligent grænseflade, hjælper chauffører med at forbedre deres evne til at forudsige, vurdere og reagere på farerne på vejen.
Avanceret førerassistentsystem eller ADAS-industrien fordobledes i størrelse mellem 2015 og 2020 og nåede 17 milliarder dollars i 2020. Desuden forventes ADAS-markedet at berøre $ 32 mia 2023.
Af 2043, tæt på 95% af amerikansk registrerede køretøjer vil blive udstyret med adskillige ADAS-funktioner såsom bakkamera, parkeringssensorer bagpå, træthedsdetektion og blindvinkeladvarsel. Andre eksempler på ADAS omfatter blandt andet vognbaneassistent, nødbremse og adaptiv fartpilot.
Hvad er ADAS?
ADAS er et intelligent system indbygget i bildesignet hjælper chaufføren i kørsel og nedbringelse af køretøjsulykker.
Disse avancerede systemer giver afgørende information til chaufføren om trafik, vejlukning, advarsler om trængsel og alternative ruter. Derudover bedømmer disse systemer også nøjagtigt bilisters træthedsniveauer og distraktioner og giver advarsler og forslag vedrørende deres kørsel.
Hvordan fungerer ADAS-systemet?
Fører- og fodgængersikkerhed afhænger af passive systemer og aktiv sikkerhed systemer. ADAS bruger dynamiske sikkerhedssystemer såsom avanceret lang- og mellemdistanceradar/LiDAR, ultralydssensorer, avancerede stabile kameraer (for, bag og fører), den nyeste automatiserede kørekontrolgrænseflade og synsbaserede algoritmer .
De applikationer, der bruges i ADAS-systemet, er opdelt i separate chips kaldet systemer på en chip. Sensorerne er forbundet med aktuatorerne via interfaces og styreenheder.
Autonome køretøjer bruge sådanne applikationer til at opnå et 360o udsyn omkring og væk fra bilen. Systemet får input fra flere datakilder, herunder billeddannelse, dækning, objektopløsning, synlighed under dårlige lysforhold og realtidsinformation.
LiDAR-systemet bruger flere kameraer til at transformere optagne 2D-billeder til 3D, så computersynet kan skelne mellem statiske og bevægelige objekter.
Eksempler fra den virkelige verden på ADAS-system
ADAS har mange fordele og eksempler fra den virkelige verden, såsom registrering af sløvhed hos førere, hastighedstilpasning, navigations system, automatisk parkering og nattesyn. Nogle fordelagtige funktioner i dette system inkluderer,
Lane Assist System
ADAS-systemet, ved hjælp af en række sensorer, sikrer, at føreren ikke forlader en vognbane ved et uheld. Systemet vil advare føreren, hvis køretøjet ses drive, og vognbaneassistentsystemer kan også tage simple korrigerende handlinger for at undgå at løbe ud af banen.
Adaptiv Cruise Control
ACC er enormt gavnlig til kørsel på motorveje, hvor det er svært at kontrollere hastigheden konsekvent over længere perioder. Med ADAS kan køretøjerne automatisk styre deres hastighed og aktivere bremser baseret på andre køretøjers bevægelser.
Overvågning af blinde pletter
Funktioner som blindvinkelovervågning hjælper chauffører med at opdage køretøjer eller cyklister for at undgå farlige situationer. Systemet vil udløse en alarm ved hjælp af sensorer og kameraer, hvis køretøjet forsøger at bevæge sig ind i en optaget vognbane.
Nødbremsesystem
Nødbremsning og kollisionsadvarsel bruge en række kameraer og sensorer til at registrere nærheden til andre køretøjer, dyr, fodgængere og andre genstande. Køretøjet vil advare føreren ved at spænde sikkerhedsselerne eller tage proaktive handlinger, såsom at oplade bremserne.
Driver Døsighed/træthedsregistrering
Reducer trafikulykker forårsaget af chauffører, der falder i søvn, ved at indsamle vigtige informationer om føreren fra vartegn i ansigtet, såsom døsighed, øjenblik, distraktion, følelser og mere. Disse billeder i kabinen er nøjagtigt kommenterede og bruges til træning af ML-modeller.
Fordele og begrænsninger
Mens ADAS-funktion omfatter øget sikkerhed og komfort for chauffører, er det ikke uden sin rimelige andel af begrænsninger og udfordringer.
Fordele ved ADAS System:
- ADAS forbedrer sikkerheden for bilister og fodgængere og hjælper med at undgå kollisioner og dødsulykker.
- It advarer chaufføren til de potentielle farer på vejen ved at bedømme andre køretøjers adfærd og førerens opmærksomhed.
- Navigationsfunktioner såsom automatisk belysning, fartpilot, blindvinkel og vognbaneskift hjælper med at aktivere trafiksikkerheden.
- Det gør også kørslen komfortabel med automatisk parkering og trafikskiltgenkendelse.
ADAS-systemets begrænsninger:
- Manglen på træning og bevidsthed om ADAS's avancerede funktioner gør det svært for chauffører at udnytte fordelene fuldstændigt.
- ADAS kan nogle gange fejlbedømme køretøjer på ramper, forudsat at de kommer direkte mod dem.
- Det er også muligt, at bilister bliver alt for afhængige af disse systemer og bliver distraheret i deres kørsel.
- Installationsomkostningerne for ADAS-systemet kan være for høje til, at chauffører kan foretrække det.
Vigtigheden af træningsdata for at bygge ADAS-modeller
Det første skridt mod at opbygge en ADAS-model er at erhverve enorme mængder af træningsdata. Afgørende for udviklingen af ADAS-systemer er dataintensive operationer såsom dyb læringstræning og inferens.
Træningen hjælper de dybe neurale netværk til at udføre automotive AI-opgaver såsom objektidentifikation, stemme- og billedgenkendelse, mens inferenstræningen hjælper systemet med at forudsige dataresultatet.
For eksempel, når applikationen lærer at identificere forskellige objekter, skal den trænes intensivt på tusindvis af billeder. Efter indlæsning af billederne i et dybt neuralt netværk, er det forberedt til at identificere billedet.
Store mængder mærkede og umærkede træningsdatasæt er nødvendige for at udvikle autonom kørsel systemer, der nøjagtigt kan navigere i komplekse kørselsscenarier. Syntetiske data fra flere sensorer simulerer udendørs scenarier (køretøjer, fodgængere, objekter, vejr) kan også bruges til træningsmodeller.
Hvordan giver Shaip dig en fordel i forhold til konkurrenterne?
For at bygge en ADAS-model skal du have fingrene i præcist annoterede og mærkede træningsdatasæt. Det er her, Shaips dygtighed og erfaring giver dig et forspring i forhold til konkurrenterne.
Vi leverer massive datasæt af realistiske og velkommenterede træningsdata. Vores gennemprøvede teknologi giver dig mulighed for at skalere dit projekt hurtigt og omkostningseffektivt. Derudover tilbyder vi også førsteklasses syntetiske fotorealistiske køremiljøer med fokus på vejr, belysning, overfladeforringelse og meget mere.
Vi giver også kunderne helt tilpassede datasæt baseret på deres specifikke projektkrav. Shaip træningsdatasæt til autonome køretøjer er en af de mest eftertragtede af industriledere og bileksperter.
Det er tid til strategisk at kombinere det sofistikerede design med innovation inden for ADAS-teknologi. På denne måde kan du forbedre køretøjet sikkerhedssystemer, køreegenskaber og komfort.
