Suurin osa ajoneuvoihin liittyvistä onnettomuuksista johtuu inhimillinen erehdys. Vaikka et voi estää kaikkia ajoneuvo-onnettomuuksia, voit välttää merkittävän osan niistä. Kehittyneet tekniikat, kuten ADAS, kone-ihminen älykkään käyttöliittymän avulla, auttavat kuljettajia parantamaan kykyään ennustaa, arvioida ja reagoida tien vaaroihin.
- Kehittynyt kuljettajan apujärjestelmä ADAS-teollisuuden koko kaksinkertaistui vuosina 2015–2020 ja saavutti 17 miljardia dollaria vuonna 2020. Lisäksi ADAS-markkinoiden ennustetaan koskettavan $ 32 miljardia 2023.
Tekijä 2043, lähes 95% Yhdysvalloissa rekisteröidyistä ajoneuvoista on useita ADAS-ominaisuuksia, kuten peruutuskamera, pysäköintianturit, väsymystunnistin ja kuolleen kulman varoitus. Muita esimerkkejä ADAS-järjestelmästä ovat muun muassa kaistanpitoavustin, hätäjarrutus ja mukautuva vakionopeussäädin.
Mikä on ADAS?
ADAS on älykäs järjestelmä, joka on sisäänrakennettu auton suunnitteluun avustaa kuljettajaa ajamisessa ja onnettomuuksien vähentämisessä.
Nämä edistyneet järjestelmät antavat kuljettajalle tärkeitä tietoja liikenteestä, tien sulkemisesta, ruuhkavaroituksista ja vaihtoehtoisista reiteistä. Lisäksi nämä järjestelmät arvioivat tarkasti kuljettajien väsymistason ja häiriötekijät sekä antavat hälytyksiä ja ehdotuksia heidän ajamisestaan.
Miten ADAS-järjestelmä toimii?
Kuljettajan ja jalankulkijoiden turvallisuus riippuu passiivisista järjestelmistä ja aktiivinen turvallisuus järjestelmät. ADAS käyttää dynaamisia turvajärjestelmiä, kuten huippuluokan pitkän ja keskipitkän kantaman tutkaa/LiDARia, ultraääniantureita, kehittyneitä vakaita kameroita (etu-, taka- ja kuljettaja), uusinta automatisoitua ajonhallintaliittymää ja visioon perustuvia algoritmeja. .
ADAS-järjestelmässä käytetyt sovellukset on jaettu erillisiin siruihin, joita kutsutaan järjestelmiksi sirulla. Anturit on kytketty toimilaitteisiin liitäntöjen ja ohjausyksiköiden kautta.
Autonomiset ajoneuvot käytä tällaisia sovelluksia saadaksesi 360 asteen näkemyksen auton ympärille ja siitä poispäin. Järjestelmä saa syötteitä useista tietolähteistä, mukaan lukien kuvantaminen, peitto, kohteen resoluutio, näkyvyys heikossa valaistuksessa ja reaaliaikaiset tiedot.
LiDAR-järjestelmä käyttää useita kameroita muuttamaan otetut 2D-kuvat 3D:ksi, jotta tietokonenäkö pystyy erottamaan staattiset ja liikkuvat kohteet.
Tosimaailman esimerkkejä ADAS-järjestelmästä
ADAS:lla on monia etuja ja todellisia esimerkkejä, kuten kuljettajan uneliaisuuden havaitseminen, nopeuden mukauttaminen, navigointijärjestelmä, automaattinen pysäköinti ja pimeänäkö. Joitakin tämän järjestelmän hyödyllisiä ominaisuuksia ovat mm.
Kaistaavustinjärjestelmä
ADAS-järjestelmä, joka käyttää useita antureita, varmistaa, ettei kuljettaja poikkea kaistalta vahingossa. Järjestelmä varoittaa kuljettajaa, jos ajoneuvo nähdään ajautumassa, ja kaistaavustinjärjestelmät voivat myös ryhtyä yksinkertaisiin korjaaviin toimiin välttääkseen ajamisen kaistalta.
Sopeutuva vakionopeussäädin
ACC on erittäin hyödyllinen ajettaessa moottoriteillä, joilla on vaikeaa hallita nopeutta tasaisesti pitkiä aikoja. ADAS:n avulla ajoneuvot voivat automaattisesti ohjata nopeuttaan ja jarruttaa muiden ajoneuvojen liikkeen perusteella.
Kuolleen kulman tarkkailu
Ominaisuudet, kuten kuolleen kulman valvonta, auttavat kuljettajia havaitsemaan ajoneuvot tai pyöräilijät välttääkseen vaaratilanteita. Järjestelmä hälyttää antureiden ja kameroiden avulla, jos ajoneuvo yrittää siirtyä varatulle kaistalle.
Hätäjarrujärjestelmä
Hätäjarrutus ja törmäysvaroitus Käytä erilaisia kameroita ja antureita havaitaksesi läheisyyden muihin ajoneuvoihin, eläimiin, jalankulkijoihin ja muihin esineisiin. Ajoneuvo varoittaa kuljettajaa kiristämällä turvavyöt tai ryhtymällä ennakoiviin toimiin, kuten lataamalla jarruja.
Kuljettajan uneliaisuuden / väsymyksen tunnistus
Vähennä kuljettajien nukahtamisen aiheuttamia liikenneonnettomuuksia keräämällä tärkeitä kuljettajan tietoja kasvojen maamerkeistä, kuten uneliaisuudesta, katseesta, häiriötekijöistä, tunteista ja muista. Nämä ohjaamon kuvat on merkitty tarkasti ja niitä käytetään ML-mallien harjoitteluun.
Edut ja rajoitukset
Kun taas ADAS-ominaisuus sisältää parannetun turvallisuuden ja mukavuuden kuljettajille, se ei ole vailla rajoituksia ja haasteita.
ADAS-järjestelmän edut:
- ADAS parantaa kuljettajien ja jalankulkijoiden turvallisuutta ja auttaa välttämään törmäyksiä ja kuolemaan johtavia onnettomuuksia.
- It varoittaa kuljettajaa tiellä oleviin mahdollisiin vaaroihin arvioimalla muiden ajoneuvojen käyttäytymistä ja kuljettajan tarkkaavaisuutta.
- Navigointiominaisuudet, kuten automaattinen valaistus, vakionopeussäädin, kuolleen kulman ja kaistanpoistotoiminnot, auttavat lisäämään liikenneturvallisuutta.
- Se tekee myös ajamisesta mukavaa automaattisen pysäköinnin ja liikennemerkkien tunnistuksen ansiosta.
ADAS-järjestelmän rajoitukset:
- Koulutuksen puute ja tietoisuus ADAS:n edistyneistä ominaisuuksista tekee kuljettajien vaikeaksi hyödyntää sen etuja kokonaan.
- ADAS voi joskus arvioida ajoneuvot väärin rampeilla olettaen, että ne tulevat suoraan niitä kohti.
- On myös mahdollista, että kuljettajat ovat liian riippuvaisia näistä järjestelmistä ja hajamielisiä ajaessaan.
- ADAS-järjestelmän asennuskustannukset voivat olla liian jyrkkiä, jotta kuljettajat haluaisivat sen paremmaksi.
Koulutustietojen merkitys ADAS-mallien rakentamisessa
ADAS-markkinoiden valtava kasvu johtuu turvallisempien ja mukavampien ajojärjestelmien kysynnän kasvusta. Lisäksi ADAS-järjestelmän valtavat edut ihmishenkien ja omaisuuden menetyksien vähentämisessä ja tiukentuvien sääntöjen lisääntymisenä edistävät edistyneiden kuljettajaa avustavien järjestelmien kehittämistä.
Ensimmäinen askel kohti ADAS-mallin rakentamista on valtavien määrien hankkiminen harjoitustiedot. ADAS-järjestelmien kehitykselle tärkeitä ovat dataintensiiviset toiminnot, kuten syväoppimisen koulutus ja päättely.
Koulutus auttaa syviä hermoverkkoja suorittamaan autojen tekoälytehtäviä, kuten esineiden tunnistamista, äänen ja kuvan tunnistusta, kun taas päättelykoulutus auttaa järjestelmää ennustamaan datan lopputulosta.
Esimerkiksi kun sovellus oppii tunnistamaan erilaisia esineitä, sitä on harjoitettava intensiivisesti tuhansien kuvien suhteen. Kun kuvat on ladattu syvään hermoverkkoon, se on valmis tunnistamaan kuvan.
Kehittämiseen tarvitaan suuria määriä merkittyjä ja merkitsemättömiä harjoitustietojoukkoja itsenäinen ajo järjestelmät, jotka voivat navigoida tarkasti monimutkaisissa ajotilanteissa. Synteettiset tiedot useista antureista simuloivat, ulkoskenaarioita (ajoneuvot, jalankulkijat, esineet, sää) voidaan käyttää myös harjoitusmalleissa.
Kuinka Shaip antaa sinulle etulyöntiaseman kilpailijoihin nähden?
ADAS-mallin rakentamiseksi sinun on saatava käsiisi tarkasti merkittyjä ja merkittyjä harjoitustietojoukkoja. Siellä Shaipin ammattitaito ja kokemus antavat sinulle etulyöntiaseman kilpailijoihin nähden.
Tarjoamme valtavia tietojoukkoja realistisista ja hyvin selitetyistä harjoitustiedoista. Hyväksi todistetun teknologiamme avulla voit skaalata projektisi nopeasti ja kustannustehokkaasti. Lisäksi tarjoamme myös huippuluokan synteettisiä fotorealistisia ajoympäristöjä, jotka keskittyvät säähän, valaistukseen, pinnan vaurioitumiseen ja muuhun.
Tarjoamme asiakkaillemme myös täysin räätälöityjä tietojoukkoja heidän projektikohtaisten vaatimustensa perusteella. Shaip-koulutustietosarja autonomisille ajoneuvoille on yksi alan johtajien ja autoasiantuntijoiden kysytyimmistä.
On aika yhdistää strategisesti muotoilun hienostuneisuus ADAS-teknologian innovaatioihin. Tällä tavalla voit parantaa ajoneuvoa turvajärjestelmät, ajokykyä ja mukavuutta.
