De fleste ulykker relateret til køretøjer sker på grund af menneskelige fejl . Selvom man ikke kan forhindre alle trafikulykker, kan man undgå en betydelig del af dem. Avancerede teknologier som ADAS hjælper, ved hjælp af en intelligent maskine-menneske-grænseflade, bilister med at forbedre deres evne til at forudsige, vurdere og reagere på farer på vejen.
Branchen for avancerede førerassistentsystemer , eller ADAS, fordobledes i størrelse mellem 2015 og 2020 og nåede 17 milliarder dollars i 2020. Desuden forventes ADAS-markedet at nå 32 milliarder dollars i 2023.
I 2043 vil næsten 95 % af amerikanske registrerede køretøjer være udstyret med adskillige ADAS-funktioner såsom bakkamera, parkeringssensorer bag, træthedsdetektion og blindvinkeladvarsel. Andre eksempler på ADAS omfatter vognbaneassistent, nødbremse og adaptiv fartpilot, blandt andet.
Hvad er ADAS?
ADAS er et intelligent system indbygget i bildesignet, der hjælper føreren med at køre og reducerer antallet af trafikulykker.
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 aktive sikkerhedssystemer . ADAS bruger dynamiske sikkerhedssystemer såsom avanceret lang- og mellemdistanceradar/LiDAR, ultralydssensorer, avancerede stabile kameraer (foran, bagpå og til fører), den nyeste automatiserede kørekontrolgrænseflade og visionsbaserede 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.
Selvkørende køretøjer bruger sådanne applikationer til at få et 360-graders udsyn omkring og væk fra bilen. Systemet får input fra flere datakilder, herunder billeddannelse, dækning, objektopløsning, synlighed under dårlige lysforhold og information i realtid.
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 førerdøsighed, hastighedstilpasning, navigationssystem , automatisk parkering og nattesyn. Nogle fordelagtige funktioner ved 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 bruger en række kameraer og sensorer til at registrere nærheden til andre køretøjer, dyr, fodgængere og andre genstande. Køretøjet advarer føreren ved at stramme sikkerhedsselerne eller reagere proaktivt, f.eks. ved at spænde 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
Selvom ADAS-funktionen inkluderer forbedret sikkerhed og komfort for førere, er den ikke uden sin 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 træningsdata . Afgørende for udviklingen af ADAS-systemer er dataintensive operationer såsom deep learning, træning 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 af mærkede og umærkede træningsdatasæt er nødvendige for at udvikle autonome køresystemer , der præcist kan navigere i komplekse kørselsscenarier. Syntetiske data fra flere sensorer simulerer udendørs scenarier (køretøjer, fodgængere, objekter, vejr) og 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 leverer også fuldt tilpassede datasæt til kunder baseret på deres specifikke projektkrav. Shaips træningsdatasæt til selvkørende køretøjer er et af de mest efterspurgte blandt brancheledere og bileksperter.
Det er tid til strategisk at kombinere sofistikeret design med innovation inden for ADAS-teknologi. På denne måde kan du forbedre køretøjers sikkerhedssystemer , køreegenskaber og komfort.
