De flesta olyckor relaterade till fordon sker pga Mänskligt misstag. Även om du inte kan förhindra alla fordonsolyckor, kan du undvika en betydande del av dem. Avancerade teknologier som t.ex ADAS, med hjälp av ett maskin-människa intelligent gränssnitt, hjälper förare att förbättra sin förmåga att förutsäga, bedöma och reagera på farorna på vägen.
Smakämnen Avancerat förarassistanssystem eller ADAS-industrin fördubblades i storlek mellan 2015 och 2020 och nådde 17 miljarder dollar 2020. Dessutom förväntas ADAS-marknaden beröra $ 32 miljard vid 2023.
Genom 2043, nära 95% av USA-registrerade fordon kommer att utrustas med flera ADAS-funktioner såsom backkamera, parkeringssensorer bak, trötthetsdetektering och döda vinkeln. Andra exempel på ADAS är bland annat filhållningsassistans, nödbroms och adaptiv farthållare.
Vad är ADAS?
ADAS är ett intelligent system inbyggt i bildesignen som hjälper föraren i att köra och minska fordonsolyckor.
Dessa avancerade system ger viktig information till föraren om trafik, vägavstängning, trängselvarningar och alternativa vägar. Dessutom bedömer dessa system också noggrant förares trötthetsnivåer och distraktioner och ger varningar och förslag angående deras körning.
Hur fungerar ADAS-systemet?
Säkerhet för förare och fotgängare är beroende av passiva system och aktiv säkerhet system. ADAS använder dynamiska säkerhetssystem som toppmodern radar/LiDAR med lång och medeldistans, ultraljudssensorer, avancerade stabila kameror (fram, bak och förare), det senaste automatiserade körkontrollgränssnittet och synbaserade algoritmer .
De applikationer som används i ADAS-systemet är uppdelade i separata chips som kallas system på ett chip. Givarna är anslutna till ställdonen via gränssnitt och styrenheter.
Autonoma fordon använd sådana applikationer för att få en 360o vision runt och bort från bilen. Systemet får input från flera datakällor, inklusive bildbehandling, täckning, objektupplösning, synlighet i svagt ljus och realtidsinformation.
LiDAR-systemet använder flera kameror för att omvandla tagna 2D-bilder till 3D så att datorseendet kan skilja mellan statiska och rörliga objekt.
Verkliga exempel på ADAS-system
ADAS har många fördelar och exempel från verkliga världen, såsom upptäckt av förare dåsighet, hastighetsanpassning, navigationssystem, automatisk parkering och mörkerseende. Några fördelaktiga funktioner i detta system inkluderar,
Lane Assist System
ADAS-systemet, med hjälp av en serie sensorer, säkerställer att föraren inte lämnar ett körfält av misstag. Systemet varnar föraren om fordonet ses driva, och filstödssystem kan också vidta enkla korrigerande åtgärder för att undvika att köra av filen.
Adaptiv farthållare
ACC är oerhört fördelaktigt för körning på motorvägar där det är svårt att kontrollera hastigheten konsekvent under längre perioder. Med ADAS kan fordonen automatiskt kontrollera sin hastighet och bromsa baserat på andra fordons rörelser.
Övervakning av blinda fläckar
Funktioner som övervakning av döda vinkeln hjälper förare att upptäcka fordon eller cyklister för att undvika farliga situationer. Systemet kommer att larma med hjälp av sensorer och kameror om fordonet försöker ta sig in i ett upptaget körfält.
Nödbromssystem
Nödbromsning och kollisionsvarning använd en mängd olika kameror och sensorer för att upptäcka närheten till andra fordon, djur, fotgängare och andra föremål. Fordonet kommer att varna föraren genom att dra åt säkerhetsbältena eller vidta proaktiva åtgärder som att ladda bromsarna.
Föraren dåsighet/trötthetsdetektering
Minska trafikolyckor orsakade av förare som somnar genom att samla in viktig förarinformation från landmärken i ansiktet som dåsighet, ögonblick, distraktion, känslor och mer. Dessa bilder i kabinen är korrekt kommenterade och används för att träna ML-modeller.
Fördelar och begränsningar
Medan ADAS-funktion inkluderar ökad säkerhet och komfort för förare, det är inte utan sin beskärda del av begränsningar och utmaningar.
Fördelar med ADAS System:
- ADAS förbättrar säkerheten för förare och fotgängare och hjälper till att undvika kollisioner och dödsolyckor.
- It varnar föraren till potentiella faror på vägen genom att bedöma andra fordons beteende och förarens uppmärksamhet.
- Navigationsfunktioner som automatisk belysning, farthållare, döda vinkeln och funktioner för filavvikelse hjälper till att möjliggöra trafiksäkerhet.
- Det gör också körningen bekväm med automatisk parkering och igenkänning av trafikskyltar.
Begränsningar för ADAS-systemet:
- Bristen på utbildning och medvetenhet om ADAS avancerade funktioner gör det svårt för förare att dra nytta av dess fördelar helt.
- ADAS kan ibland felbedöma fordon på ramper, förutsatt att de kommer direkt mot dem.
- Det är också möjligt att förare blir alltför beroende av dessa system och blir distraherade i sin körning.
- Installationskostnaderna för ADAS-systemet kan vara för höga för förare att föredra det.
Vikten av utbildningsdata för att bygga ADAS-modeller
ADAS-marknadens kolossala tillväxt kan tillskrivas den ökade efterfrågan på säkrare och bekvämare körsystem. Dessutom driver de enorma fördelarna med ADAS i form av minskad förlust av liv och egendom, och ökningen av stränga regler fram utvecklingen av avancerade förarassistanssystem.
Det första steget mot att bygga en ADAS-modell är att skaffa enorma mängder träningsdata. Avgörande för utvecklingen av ADAS-system är dataintensiva operationer som djupinlärningsträning och slutledning.
Utbildningen hjälper de djupa neurala nätverken att utföra AI-uppgifter i fordon som objektidentifiering, röst- och bildigenkänning, medan slutledningsträningen hjälper systemet att förutsäga dataresultatet.
Till exempel, när applikationen lär sig att identifiera olika objekt, behöver den tränas intensivt på tusentals bilder. Efter att ha laddat in bilderna i ett djupt neuralt nätverk är den förberedd för att identifiera bilden.
Stora mängder märkta och omärkta träningsdatauppsättningar behövs för att utvecklas autonom körning system som exakt kan navigera i komplexa körscenarier. Syntetisk data från flera sensorer simulerar utomhusscenarier (fordon, fotgängare, objekt, väder) kan också användas för träningsmodeller.
Hur ger Shaip dig ett försprång gentemot konkurrenterna?
För att bygga en ADAS-modell måste du lägga vantarna på korrekt kommenterade och märkta träningsdatauppsättningar. Det är där Shaips skicklighet och erfarenhet ger dig ett försprång gentemot konkurrenterna.
Vi tillhandahåller massiva datamängder med realistiska och välkommenterade träningsdata. Vår beprövade teknik gör att du kan skala ditt projekt snabbt och kostnadseffektivt. Dessutom erbjuder vi också förstklassiga syntetiska fotorealistiska körmiljöer med fokus på väder, belysning, ytförsämring och mer.
Vi förser även kunder med helt anpassade datauppsättningar baserat på deras specifika projektkrav. Shaip träningsdatauppsättning för autonoma fordon är en av de mest eftertraktade av industriledare och bilexperter.
Det är dags att strategiskt kombinera den sofistikerade designen med innovation inom ADAS-teknik. På så sätt kan du förbättra fordonet säkerhetssystem, körprestanda och komfort.
