De fleste ulykker knyttet til kjøretøy skjer pga menneskelig feil. Selv om du ikke kan forhindre alle kjøretøyulykker, kan du unngå en betydelig del av dem. Avanserte teknologier som f.eks ADAS, ved hjelp av et maskin-menneske-intelligent grensesnitt, hjelper sjåfører med å forbedre deres evne til å forutsi, vurdere og reagere på farene på veien.
De Avansert førerassistentsystem eller ADAS-industrien doblet seg i størrelse mellom 2015 og 2020 og nådde 17 milliarder dollar i 2020. Videre forventes ADAS-markedet å berøre $ 32 milliarder 2023.
Ved 2043, nær 95% av USA-registrerte kjøretøyer vil bli utstyrt med flere ADAS-funksjoner som ryggekamera, parkeringssensorer bak, tretthetsdeteksjon og blindsonevarsling. Andre eksempler på ADAS inkluderer blant annet kjørefelthjelp, nødbrems og adaptiv cruisekontroll.
Hva er ADAS?
ADAS er et intelligent system innebygd i bildesignet som hjelper sjåføren i kjøring og reduksjon av kjøretøyulykker.
Disse avanserte systemene gir viktig informasjon til sjåføren om trafikk, veistenging, køvarsler og alternative ruter. I tillegg vurderer disse systemene nøyaktig sjåførenes tretthetsnivåer og distraksjoner og gir varsler og forslag angående kjøringen.
Hvordan fungerer ADAS-systemet?
Fører og fotgjengers sikkerhet er avhengig av passive systemer og aktiv sikkerhet systemer. ADAS bruker dynamiske sikkerhetssystemer som toppmoderne radar/LiDAR med lang og middels rekkevidde, ultralydsensorer, avanserte stabile kameraer (foran, bak og fører), det nyeste automatiserte kjørekontrollgrensesnittet og synsbaserte algoritmer .
Applikasjonene som brukes i ADAS-systemet er delt inn i separate brikker kalt systemer på en brikke. Sensorene er koblet til aktuatorene via grensesnitt og kontrollenheter.
Autonome kjøretøy bruk slike applikasjoner for å få et 360o syn rundt og vekk fra bilen. Systemet får input fra flere datakilder, inkludert bildebehandling, dekning, objektoppløsning, synlighet i dårlige lysforhold og sanntidsinformasjon.
LiDAR-systemet bruker flere kameraer for å transformere fangede 2D-bilder til 3D slik at datasynet kan skille mellom statiske og bevegelige objekter.
Eksempler fra den virkelige verden på ADAS-system
ADAS har mange fordeler og eksempler fra den virkelige verden, for eksempel oppdagelse av døsighet hos førere, hastighetstilpasning, navigasjonssystem, automatisk parkering og nattsyn. Noen fordelaktige funksjoner i dette systemet inkluderer,
Lane Assist System
ADAS-systemet, ved hjelp av en rekke sensorer, sikrer at sjåføren ikke forlater et kjørefelt ved et uhell. Systemet vil varsle sjåføren hvis kjøretøyet blir sett drivende, og kjørefeltassistentsystemer kan også iverksette enkle korrigerende handlinger for å unngå å kjøre ut av kjørefeltet.
Adaptiv Cruise Control
ACC er enormt fordelaktig for kjøring på motorveier der det er vanskelig å kontrollere hastigheten konsekvent over lengre perioder. Med ADAS kan kjøretøyene automatisk kontrollere hastigheten og sette på bremser basert på bevegelsen til andre kjøretøy.
Overvåking av blinde flekker
Funksjoner som blindsoneovervåking hjelper sjåfører med å oppdage kjøretøy eller syklister for å unngå farlige situasjoner. Systemet vil avgi alarm ved hjelp av sensorer og kameraer hvis kjøretøyet prøver å bevege seg inn i en okkupert kjørebane.
Nødbremsesystem
Nødbremsing og kollisjonsvarsel bruke en rekke kameraer og sensorer for å oppdage nærhet til andre kjøretøy, dyr, fotgjengere og andre objekter. Kjøretøyet vil advare sjåføren ved å stramme sikkerhetsbeltene eller ta proaktive handlinger som å lade bremsene.
Driver Døsighet/tretthetsdeteksjon
Reduser trafikkulykker forårsaket av sjåfører som sovner ved å samle viktig sjåførinformasjon fra landemerker i ansiktet som døsighet, blikk, distraksjon, følelser og mer. Disse bildene i kabinen er nøyaktig kommentert og brukes til trening av ML-modeller.
Fordeler og begrensninger
Mens ADAS-funksjon inkluderer økt sikkerhet og komfort for sjåfører, er det ikke uten sin rimelige andel av begrensninger og utfordringer.
Fordeler med ADAS-systemet:
- ADAS forbedrer sikkerheten til sjåfører og fotgjengere og bidrar til å unngå kollisjoner og dødsulykker.
- It varsler sjåføren til potensielle farer på veien ved å bedømme adferden til andre kjøretøy og førerens oppmerksomhet.
- Navigasjonsfunksjoner som automatisert belysning, cruisekontroll, blindsone og kjørefeltavgang bidrar til å aktivere trafikksikkerhet.
- Det gjør også kjøringen komfortabel med automatisk parkering og trafikkskiltgjenkjenning.
Begrensninger for ADAS-systemet:
- Mangelen på opplæring og bevissthet om ADAS sine avanserte funksjoner gjør det vanskelig for sjåfører å dra full nytte av fordelene.
- ADAS kan noen ganger feilvurdere kjøretøy på ramper, forutsatt at de kommer direkte mot dem.
- Det er også mulig at sjåfører blir overavhengige av disse systemene og blir distrahert i kjøringen.
- Installasjonskostnadene for ADAS-systemet kan være for høye til at sjåfører foretrekker det.
Viktigheten av opplæringsdata for å bygge ADAS-modeller
Den kolossale veksten i ADAS-markedet kan tilskrives økningen i etterspørselen etter sikrere og mer komfortable kjøresystemer. I tillegg driver de enorme fordelene med ADAS i form av reduksjon i tap av liv og eiendom, og økningen i strenge regler utviklingen av avanserte førerassistentsystemer.
Det første skrittet mot å bygge en ADAS-modell er å anskaffe enorme mengder treningsdata. Avgjørende for utviklingen av ADAS-systemer er dataintensive operasjoner som dyp læringstrening og inferens.
Opplæringen hjelper de dype nevrale nettverkene til å utføre automotive AI-oppgaver som objektidentifikasjon, stemme- og bildegjenkjenning, mens inferenstrening hjelper systemet med å forutsi dataresultatet.
For eksempel, når applikasjonen lærer å identifisere ulike objekter, må den trenes intensivt på tusenvis av bilder. Etter å ha lastet bildene inn i et dypt nevralt nettverk, er det forberedt på å identifisere bildet.
Store mengder merkede og umerkede opplæringsdatasett er nødvendig for å utvikle autonom kjøring systemer som nøyaktig kan navigere i komplekse kjørescenarier. Syntetiske data fra flere sensorer simulerer utendørsscenarier (kjøretøyer, fotgjengere, objekter, vær) kan også brukes til treningsmodeller.
Hvordan gir Shaip deg et forsprang på konkurrentene?
For å bygge en ADAS-modell må du få tak i nøyaktig annoterte og merkede opplæringsdatasett. Det er her ferdighetene og erfaringen til Shaip gir deg et forsprang på konkurrentene.
Vi tilbyr massive datasett med realistiske og godt kommenterte treningsdata. Vår utprøvde teknologi lar deg skalere prosjektet ditt raskt og kostnadseffektivt. Dessuten tilbyr vi også førsteklasses syntetiske fotorealistiske kjøremiljøer med fokus på vær, lys, overflateforringelse og mer.
Vi gir også kundene helt tilpassede datasett basert på deres spesifikke prosjektkrav. Shaip treningsdatasett for autonome kjøretøy er en av de mest ettertraktede av industriledere og bileksperter.
Det er på tide å kombinere det sofistikerte design med innovasjon innen ADAS-teknologi. På denne måten kan du forbedre kjøretøyet sikkerhetssystemer, kjøreegenskaper og komfort.
