ADAS

Co je ADAS? Význam trénovacích dat pro trénování modelů ADAS

Většina nehod souvisejících s vozidlem se stane v důsledku lidská chyba. I když nemůžete zabránit všem dopravním nehodám, můžete se vyhnout značné části z nich. Pokročilé technologie jako např ADAS, s pomocí inteligentního rozhraní stroj-člověk, pomáhají řidičům zlepšit jejich schopnost předvídat, vyhodnocovat a reagovat na nebezpečí na silnici.

Projekt Pokročilý asistenční systém řidiče Odvětví ADAS se mezi lety 2015 a 2020 zdvojnásobilo a v roce 17 dosáhlo 2020 miliard USD. Kromě toho se předpokládá, že se trh ADAS dotkne $ 32 miliard 2023.

2043, téměř 95% vozidel registrovaných v USA bude vybaveno několika funkcemi ADAS, jako je zadní kamera, zadní parkovací senzory, detekce únavy a varování před slepým úhlem. Mezi další příklady ADAS patří mimo jiné asistent udržování v jízdním pruhu, nouzová brzda a adaptivní tempomat.

Co je ADAS?

ADAS je inteligentní systém zabudovaný do designu vozu, který pomáhá řidiči při řízení a snižování dopravních nehod.

Tyto pokročilé systémy poskytují řidiči klíčové informace o provozu, uzavírce silnice, varování před zácpami a alternativních trasách. Kromě toho tyto systémy také přesně posuzují úroveň únavy a rozptýlení řidičů a poskytují upozornění a návrhy týkající se jejich řízení.

Jak funguje systém ADAS?

Bezpečnost řidiče a chodců závisí na pasivních systémech a aktivní bezpečnost systémy. ADAS využívá dynamické bezpečnostní systémy, jako je nejmodernější radar/LiDAR dlouhého a středního dosahu, ultrazvukové senzory, pokročilé stabilní kamery (přední, zadní a řidič), nejnovější rozhraní pro automatizované řízení jízdy a algoritmy založené na vidění. .

Aplikace používané v systému ADAS jsou rozděleny do samostatných čipů nazývaných systémy na čipu. Snímače jsou připojeny k akčním členům přes rozhraní a řídicí jednotky.

Autonomní vozidla použijte takové aplikace k získání 360o výhledu kolem vozu i mimo něj. Systém získává vstup z více zdrojů dat, včetně zobrazení, pokrytí, rozlišení objektů, viditelnosti za špatných světelných podmínek a informací v reálném čase.

Systém LiDAR využívá několik kamer k transformaci zachycených 2D snímků do 3D, aby počítačové vidění dokázalo rozlišit mezi statickými a pohybujícími se objekty.

Reálné příklady systému ADAS

ADAS má mnoho výhod a příkladů z reálného světa, jako je detekce ospalosti řidiče, přizpůsobení rychlosti, navigační systém, automatické parkování a noční vidění. Mezi užitečné funkce tohoto systému patří např.

Adas use cases

  • Lane Assist System

    Systém ADAS pomocí řady senzorů zajišťuje, aby řidič náhodně nevybočil z jízdního pruhu. Systém upozorní řidiče, pokud je vozidlo viděno driftovat, a asistenční systémy pro jízdní pruhy mohou také provést jednoduchá nápravná opatření, aby se vyhnuli vyjetí z jízdního pruhu.

  • Adaptivní tempomat

    ACC je nesmírně přínosné pro jízdu na dálnicích, kde je obtížné důsledně kontrolovat rychlost po delší dobu. S ADAS mohou vozidla automaticky ovládat svou rychlost a používat brzdy na základě pohybu ostatních vozidel.

  • Monitorování mrtvého úhlu

    Funkce jako sledování mrtvého úhlu pomáhají řidičům detekovat vozidla nebo cyklisty, aby se vyhnuli nebezpečným situacím. Systém spustí alarm pomocí senzorů a kamer, pokud se vozidlo snaží zajet do obsazeného pruhu.

  • Systém nouzového brzdění

    Nouzové brzdění a varování před kolizí používat různé kamery a senzory k detekci blízkosti jiných vozidel, zvířat, chodců a dalších objektů. Vozidlo varuje řidiče přitažením bezpečnostních pásů nebo proaktivním opatřením, jako je dobití brzd.

  • Detekce ospalosti / únavy řidiče

    Snižte počet dopravních nehod způsobených tím, že řidiči usnou, shromažďováním důležitých informací o řidiči z orientačních bodů na obličeji, jako je ospalost, pohledy do očí, rozptýlení, emoce a další. Tyto obrázky v kabině jsou přesně komentovány a používány pro trénování modelů ML.

Napájení autonomních vozidel pomocí vysoce kvalitních tréninkových dat

Výhody a omezení

zatímco Funkce ADAS zahrnuje zvýšenou bezpečnost a pohodlí pro řidiče, není bez náležitého podílu omezení a výzev.

Výhody systému ADAS:

  • ADAS zlepšuje bezpečnost řidičů a chodců a pomáhá předcházet kolizím a smrtelným nehodám.
  • It upozorní řidiče potenciálním nebezpečím na vozovce posouzením chování ostatních vozidel a pozornosti řidiče.
  • Navigační funkce, jako je automatické osvětlení, tempomat, slepý úhel a funkce opuštění jízdního pruhu, pomáhají při zajišťování bezpečnosti silničního provozu.
  • Díky automatickému parkování a rozpoznávání dopravních značek je jízda pohodlná.

Omezení systému ADAS:

  • Nedostatek školení a povědomí o pokročilých funkcích ADAS ztěžuje řidičům úplné využití jeho výhod.
  • ADAS může někdy špatně odhadnout vozidla na rampách za předpokladu, že jedou přímo k nim.
  • Je také možné, že se řidiči stanou příliš závislými na těchto systémech a budou rušeni při řízení.
  • Náklady na instalaci systému ADAS mohou být příliš vysoké na to, aby je řidiči preferovali.

Důležitost tréninkových dat pro tvorbu modelů ADAS

Adas models Kolosální růst trhu ADAS lze přičíst zvýšení poptávky po bezpečnějších a pohodlnějších jízdních systémech. Kromě toho nesmírné výhody ADAS ve smyslu snížení ztrát na životech a majetku a zvýšení přísných pravidel pohánějí vývoj pokročilých asistenčních systémů řidiče.

Prvním krokem k sestavení modelu ADAS je získání obrovského množství tréninková data. Rozhodující pro vývoj systémů ADAS jsou datově náročné operace, jako je trénink hlubokého učení a inference.

Školení pomáhá hlubokým neuronovým sítím provádět úkoly automobilové umělé inteligence, jako je identifikace objektů, rozpoznávání hlasu a obrazu, zatímco inferenční školení pomáhá systému předvídat výsledek dat.

Když se například aplikace učí identifikovat různé objekty, je potřeba ji intenzivně trénovat na tisících obrázků. Po načtení snímků do hluboké neuronové sítě je připravena k identifikaci snímku.

K vývoji je potřeba velké množství označených a neoznačených tréninkových datových sad autonomní řízení systémy, které dokážou přesně navigovat ve složitých jízdních scénářích. Syntetická data z více senzorů simulují, venkovní scénáře (vozidla, chodci, předměty, počasí) lze použít i pro tréninkové modely.

Jak vám Shaip dává náskok před konkurencí?

Chcete-li sestavit model ADAS, potřebujete získat přesně anotované a označené trénovací datové sady. Zde vám odbornost a zkušenosti Shaip dávají výhodu nad konkurencí.

Poskytujeme masivní datové sady realistických a dobře anotovaných tréninkových dat. Naše osvědčená technologie vám umožňuje rychle a nákladově efektivně škálovat váš projekt. Navíc nabízíme také špičková syntetická fotorealistická jízdní prostředí se zaměřením na počasí, osvětlení, degradaci povrchu a další.

Klientům také poskytujeme zcela přizpůsobené datové sady na základě jejich specifických projektových požadavků. Tréninkový datový soubor Shaip pro autonomní vozidla je jedním z nejvyhledávanějších lídrů v oboru a automobilových expertů.

Je čas strategicky spojit sofistikovanost designu s inovacemi v technologii ADAS. Tímto způsobem můžete vylepšit vozidlo bezpečnostní systémy, jízdní výkon a pohodlí.

Sociální sdílení