Die meeste ongelukke wat verband hou met voertuie gebeur a.g.v menslike foute. Alhoewel jy nie alle voertuigongelukke kan voorkom nie, kan jy 'n aansienlike gedeelte daarvan vermy. Gevorderde tegnologieë soos Adas, met die hulp van 'n masjien-mens intelligente koppelvlak, help bestuurders om hul vermoë te verbeter om die gevare op die pad te voorspel, te assesseer en daarop te reageer.
Die Gevorderde bestuurdershulpstelsel of ADAS-industrie het tussen 2015 en 2020 in grootte verdubbel en in 17 $2020 miljard bereik. Verder word geprojekteer dat die ADAS-mark aanraak $ 32 miljard deur 2023.
Deur 2043, naby 95% van Amerikaanse geregistreerde voertuie sal toegerus wees met verskeie ADAS-kenmerke soos trukamera, parkeersensors agter, Moegheidsopsporing en Blindekolwaarskuwing. Ander voorbeelde van ADAS sluit onder meer in baanbystand, noodrem en aanpasbare spoedbeheer.
Wat is ADAS?
ADAS is 'n intelligente stelsel wat in die motorontwerp ingebou is help die bestuurder in bestuur en die vermindering van voertuigongelukke.
Hierdie gevorderde stelsels verskaf belangrike inligting aan die bestuurder oor verkeer, padsluiting, opeenhopingswaarskuwings en alternatiewe roetes. Daarbenewens beoordeel hierdie stelsels ook bestuurders se moegheidsvlakke en afleidings akkuraat en verskaf waarskuwings en voorstelle rakende hul bestuur.
Hoe werk die ADAS-stelsel?
Bestuurder en voetganger veiligheid is afhanklik van passiewe stelsels en aktiewe veiligheid stelsels. ADAS gebruik dinamiese veiligheidstelsels soos die nuutste lang- en mediumafstand Radar/LiDAR, ultrasoniese sensors, gevorderde stabiele kameras (voor, agter en bestuurder), die nuutste outomatiese bestuursbeheerkoppelvlak en visie-gebaseerde algoritmes .
Die toepassings wat in die ADAS-stelsel gebruik word, word in aparte skyfies verdeel wat stelsels op 'n skyfie genoem word. Die sensors is via koppelvlakke en beheereenhede aan die aktueerders gekoppel.
Outonome voertuie gebruik sulke toepassings om 'n 360o-visie rondom en weg van die motor te verkry. Die stelsel kry insette van verskeie databronne, insluitend beeldvorming, dekking, voorwerpresolusie, sigbaarheid in lae beligtingstoestande en intydse inligting.
LiDAR-stelsel gebruik verskeie kameras om vasgelegde 2D-beelde in 3D te transformeer sodat die rekenaarvisie tussen statiese en bewegende voorwerpe kan onderskei.
Werklike voorbeelde van ADAS-stelsel
ADAS het baie voordele en voorbeelde uit die werklike wêreld, soos opsporing van lomerigheid van bestuurders, spoedaanpassing, navigasiestelsel, outomatiese parkering, en nagsig. Sommige voordelige kenmerke van hierdie stelsel sluit in,
Laanbystandstelsel
ADAS-stelsel, wat 'n reeks sensors gebruik, verseker dat die bestuurder nie per ongeluk van 'n baan af vertrek nie. Die stelsel sal die bestuurder waarsku as die voertuig gesien word dryf, en baanbystandstelsels kan ook eenvoudige regstellende aksies neem om te verhoed dat dit van die baan af hardloop.
Aanpasbare cruise control
ACC is geweldig voordelig vir ry op snelweë waar dit moeilik is om spoed konsekwent oor lang tydperke te beheer. Met ADAS kan die voertuie outomaties hul spoed beheer en remme toepas op grond van die beweging van ander voertuie.
Blind kol monitering
Kenmerke soos blindekolmonitering help bestuurders om voertuie of fietsryers op te spoor om gevaarlike situasies te vermy. Die stelsel sal alarm maak met behulp van sensors en kameras as die voertuig probeer om in 'n besette baan in te beweeg.
Noodremstelsel
Noodrem en botsingswaarskuwing gebruik 'n verskeidenheid kameras en sensors om die nabyheid van ander voertuie, diere, voetgangers en ander voorwerpe op te spoor. Die voertuig sal die bestuurder waarsku deur die veiligheidsgordels styf te trek of proaktiewe stappe te neem soos om die remme te laai.
Bestuurder Lomerigheid / Moegheid opsporing
Verminder padongelukke wat veroorsaak word deur bestuurders wat aan die slaap raak deur belangrike bestuurderinligting in te samel vanaf gesiglandmerke soos lomerigheid, oogblik, afleiding, emosie, en meer. Hierdie in-kajuit beelde is akkuraat geannoteer en gebruik vir die opleiding van ML modelle.
Voordele en beperkings
Terwyl die ADAS-funksie verbeterde veiligheid en gerief vir bestuurders insluit, is dit nie sonder sy billike deel van beperkings en uitdagings nie.
Voordele van ADAS-stelsel:
- ADAS verbeter die veiligheid van bestuurders en voetgangers en help om botsings en noodlottige ongelukke te vermy.
- It waarsku die bestuurder na die potensiële gevare op die pad deur die gedrag van ander voertuie en die bestuurder se aandag te beoordeel.
- Navigasiekenmerke soos geoutomatiseerde beligting, spoedbeheer, blindekol- en baanverwyderingskenmerke help om padveiligheid moontlik te maak.
- Dit maak bestuur ook gemaklik met outomatiese parkering en verkeerstekenherkenning.
Beperkings van ADAS-stelsel:
- Die gebrek aan opleiding en bewustheid van ADAS se gevorderde kenmerke maak dit moeilik vir bestuurders om die voordele daarvan ten volle te benut.
- Die ADAS kan voertuie op opritte soms verkeerd beoordeel, in die veronderstelling dat hulle direk na hulle kom.
- Dit is ook moontlik dat bestuurders oorafhanklik raak op hierdie stelsels en afgelei word in hul bestuur.
- Installasiekoste van die ADAS-stelsel kan te hoog wees vir bestuurders om dit te verkies.
Belangrikheid van opleidingsdata om ADAS-modelle te bou
Die kolossale groei van die ADAS-mark kan toegeskryf word aan die toename in die vraag na veiliger en gemakliker bestuurstelsels. Daarbenewens dryf die geweldige voordele van ADAS in terme van vermindering in lewensverlies en eiendom, en toename in streng reëls die ontwikkeling van gevorderde bestuurderbystandstelsels aan.
Die eerste stap in die rigting van die bou van 'n ADAS-model is die verkryging van massiewe hoeveelhede van opleidingsdata. Belangrik vir die ontwikkeling van ADAS-stelsels is data-intensiewe bedrywighede soos diepleeropleiding en afleiding.
Die opleiding help die diep neurale netwerke om motor-KI-take soos objekidentifikasie, stem- en beeldherkenning uit te voer, terwyl die afleidingsopleiding die stelsel help om die data-uitkoms te voorspel.
Byvoorbeeld, wanneer die toepassing leer om verskeie voorwerpe te identifiseer, moet dit intensief opgelei word op duisende beelde. Nadat die beelde in 'n diep neurale netwerk gelaai is, word dit voorberei om die beeld te identifiseer.
Groot hoeveelhede benoemde en ongemerkte opleidingsdatastelle is nodig om te ontwikkel outonome bestuur stelsels wat komplekse bestuurscenario's akkuraat kan navigeer. Sintetiese data van verskeie sensors simuleer, buitelug-scenario's (voertuie, voetgangers, voorwerpe, weer) kan ook vir opleidingsmodelle gebruik word.
Hoe gee Shaip jou 'n voorsprong bo die kompetisie?
Om 'n ADAS-model te bou, moet jy akkuraat geannoteerde en benoemde opleidingdatastelle in die hande kry. Dit is waar die vaardigheid en ervaring van Shaip jou 'n voorsprong bo die kompetisie gee.
Ons verskaf massiewe datastelle van realistiese en goed geannoteerde opleidingsdata. Ons bewese tegnologie laat jou toe om jou projek vinnig en koste-effektief te skaal. Boonop bied ons ook uitstaande sintetiese fotorealistiese bestuursomgewings wat fokus op weer, beligting, oppervlakagteruitgang, en meer.
Ons voorsien ook aan kliënte heeltemal pasgemaakte datastelle gebaseer op hul spesifieke projekvereistes. Shaip opleidingsdatastel vir outonome voertuie is een van die mees gesogte onder bedryfsleiers en motorkenners.
Dit is tyd om die gesofistikeerdheid van ontwerp strategies te kombineer met innovasie in ADAS-tegnologie. Op hierdie manier kan jy voertuig verbeter veiligheidstelsels, bestuursverrigting en gemak.
