Повечето инциденти, свързани с превозни средства, се случват поради човешка грешка. Въпреки че не можете да предотвратите всички пътни произшествия, можете да избегнете значителна част от тях. Усъвършенствани технологии като ADAS, с помощта на интелигентен интерфейс машина-човек, помагат на шофьорите да подобрят способността си да предвиждат, оценяват и реагират на опасностите на пътя.
- Разширена система за подпомагане на водача или ADAS индустрията се удвои по размер между 2015 и 2020 г. и достигна $17 милиарда през 2020 г. Освен това се очаква пазарът на ADAS да докосне $ 32 милиарди от 2023.
С 2043, близо до 95% регистрираните в САЩ превозни средства ще бъдат оборудвани с няколко ADAS функции като камера за обратно виждане, задни сензори за паркиране, разпознаване на умора и предупреждение за мъртва точка. Други примери за ADAS включват помощ за поддържане на лентата, аварийна спирачка и адаптивен круиз контрол, между другото.
Какво е ADAS?
ADAS е интелигентна система, вградена в дизайна на автомобила, която помага на водача при шофиране и намаляване на автомобилните произшествия.
Тези усъвършенствани системи предоставят важна информация на водача относно трафика, затворени пътища, предупреждения за задръствания и алтернативни маршрути. Освен това тези системи преценяват точно нивата на умора и разсейването на водачите и предоставят предупреждения и предложения относно тяхното шофиране.
Как работи системата ADAS?
Безопасността на водача и пешеходеца зависи от пасивните системи и активна безопасност системи. ADAS използва динамични системи за безопасност, като най-съвременен радар/LiDAR за дълъг и среден обхват, ултразвукови сензори, усъвършенствани стабилни камери (предна, задна и шофьорска), най-новият автоматизиран интерфейс за управление на шофирането и алгоритми, базирани на визията .
Приложенията, използвани в системата ADAS, са разделени на отделни чипове, наречени системи на чип. Сензорите са свързани към изпълнителните механизми чрез интерфейси и контролни блокове.
Автономни превозни средства използвайте такива приложения, за да придобиете 360o визия около и далеч от колата. Системата получава информация от множество източници на данни, включително изображения, покритие, разделителна способност на обекти, видимост при условия на слаба осветеност и информация в реално време.
Системата LiDAR използва няколко камери, за да трансформира заснетите 2D изображения в 3D, така че компютърното зрение да може да различава статични и движещи се обекти.
Примери от реалния свят на система ADAS
ADAS има много предимства и примери от реалния свят, като откриване на сънливост на водача, адаптиране на скоростта, навигационна система, автоматично паркиране и нощно виждане. Някои полезни характеристики на тази система включват,
Система за подпомагане на лентата
Системата ADAS, използваща серия от сензори, гарантира, че водачът няма да напусне случайно лентата. Системата ще предупреди водача, ако бъде забелязано, че превозното средство се носи, а системите за подпомагане на лентата могат също така да предприемат прости коригиращи действия, за да избегнат излизане от лентата.
Адаптивен круиз контрол
ACC е изключително полезен за шофиране по магистрали, където е трудно да се контролира последователно скоростта за продължителни периоди. С ADAS превозните средства могат автоматично да контролират скоростта си и да прилагат спирачки въз основа на движението на други превозни средства.
Мониторинг на сляпо място
Функции като наблюдение на мъртвата зона помагат на шофьорите да откриват превозни средства или велосипедисти, за да избегнат опасни ситуации. Системата ще алармира с помощта на сензори и камери, ако превозното средство се опитва да премине в заета лента.
Система за аварийно спиране
Аварийно спиране и предупреждение за сблъсък използвайте различни камери и сензори за откриване на близостта до други превозни средства, животни, пешеходци и други обекти. Превозното средство ще предупреди водача чрез затягане на предпазните колани или предприемане на проактивни действия, като например зареждане на спирачките.
Откриване на сънливост/умора на водача
Намалете пътните произшествия, причинени от заспиване на водачи, като съберете жизненоважна информация за водача от ориентири на лицето, като сънливост, поглед в очите, разсеяност, емоция и др. Тези изображения в кабината са точно пояснени и използвани за обучение на ML модели.
Предимства и ограничения
Докато ADAS функция включва повишена безопасност и комфорт за водачите, не е лишен от ограничения и предизвикателства.
Предимства на системата ADAS:
- ADAS подобрява безопасността на водачи и пешеходци и помага за избягване на сблъсъци и фатални инциденти.
- It предупреждава водача към потенциалните опасности на пътя чрез преценка на поведението на другите превозни средства и вниманието на водача.
- Навигационни функции като автоматизирано осветление, круиз контрол, мъртва точка и функции за напускане на лентата помагат за осигуряване на пътна безопасност.
- Освен това прави шофирането удобно с автоматично паркиране и разпознаване на пътни знаци.
Ограничения на системата ADAS:
- Липсата на обучение и осведоменост за разширените функции на ADAS затруднява водачите да се възползват напълно от неговите предимства.
- ADAS понякога може да прецени погрешно превозни средства на рампи, като приеме, че идват директно към тях.
- Възможно е също водачите да разчитат прекалено много на тези системи и да се разсейват в шофирането.
- Разходите за инсталиране на системата ADAS може да са твърде високи, за да я предпочетат шофьорите.
Значение на данните за обучение за изграждане на ADAS модели
Първата стъпка към изграждането на ADAS модел е придобиването на огромни количества данни за обучение. От решаващо значение за разработването на ADAS системи са операции с интензивно използване на данни, като обучение за задълбочено обучение и изводи.
Обучението помага на дълбоките невронни мрежи да изпълняват задачи на автомобилния AI, като идентификация на обекти, глас и разпознаване на изображения, докато обучението за изводи помага на системата да предскаже резултата от данните.
Например, когато приложението се учи да идентифицира различни обекти, то трябва да се обучава интензивно върху хиляди изображения. След зареждане на изображенията в дълбока невронна мрежа, тя е подготвена да идентифицира изображението.
За разработване са необходими големи количества етикетирани и немаркирани набори от данни за обучение автономно шофиране системи, които могат точно да управляват сложни сценарии на шофиране. Синтетичните данни от множество сензори симулират сценарии на открито (превозни средства, пешеходци, обекти, време) също могат да се използват за тренировъчни модели.
Как Shaip ви дава предимство пред конкуренцията?
За да създадете ADAS модел, трябва да се сдобиете с точно анотирани и етикетирани набори от данни за обучение. Това е мястото, където уменията и опитът на Shaip ви дават предимство пред конкуренцията.
Ние предоставяме масивни набори от реалистични и добре анотирани данни за обучение. Нашата доказана технология ви позволява да мащабирате проекта си бързо и рентабилно. Освен това, ние също така предлагаме първокласни синтетични фотореалистични среди за шофиране, фокусирани върху времето, осветлението, влошаването на повърхността и др.
Ние също така предоставяме на клиентите напълно персонализирани набори от данни въз основа на техните специфични изисквания на проекта. Набор от данни за обучение на Shaip за автономни превозни средства е един от най-търсените от лидерите в индустрията и автомобилните експерти.
Време е стратегически да съчетаем изтънчения дизайн с иновациите в ADAS технологията. По този начин можете да подобрите превозното средство системи за безопасност, характеристики на шофиране и комфорт.
