De meeste ongevallen met voertuigen gebeuren als gevolg van: menselijke fouten. Hoewel u niet alle voertuigongevallen kunt voorkomen, kunt u wel een aanzienlijk deel ervan voorkomen. Geavanceerde technologieën zoals: ADAS, met behulp van een machine-mens intelligente interface, helpen bestuurders hun vermogen om de gevaren op de weg te voorspellen, te beoordelen en erop te reageren te verbeteren.
De Geavanceerd rijhulpsysteem of ADAS-industrie verdubbelde in omvang tussen 2015 en 2020 en bereikte $ 17 miljard in 2020. Bovendien zal de ADAS-markt naar verwachting $ 32 miljard 2023.
Door 2043, bijna 95% van de in de VS geregistreerde voertuigen zal worden uitgerust met verschillende ADAS-functies, zoals een achteruitkijkcamera, parkeersensoren achter, vermoeidheidsdetectie en dodehoekwaarschuwing. Andere voorbeelden van ADAS zijn onder meer rijstrookassistentie, noodrem en adaptieve cruisecontrol.
Wat is ADAS?
ADAS is een intelligent systeem ingebouwd in het auto-ontwerp dat: assisteert de chauffeur bij het rijden en het verminderen van verkeersongevallen.
Deze geavanceerde systemen geven de bestuurder cruciale informatie over verkeer, wegafsluitingen, verkeersopstoppingen en alternatieve routes. Bovendien beoordelen deze systemen nauwkeurig de vermoeidheidsniveaus en afleiding van bestuurders en geven ze waarschuwingen en suggesties met betrekking tot hun rijstijl.
Hoe werkt het ADAS-systeem?
De veiligheid van bestuurders en voetgangers is afhankelijk van passieve systemen en actieve veiligheid systemen. ADAS maakt gebruik van dynamische veiligheidssystemen zoals ultramoderne lange en middellange afstand Radar/LiDAR, ultrasone sensoren, geavanceerde stabiele camera's (voor, achter en bestuurder), de nieuwste geautomatiseerde rijcontrole-interface en op visie gebaseerde algoritmen .
De toepassingen die in het ADAS-systeem worden gebruikt, zijn onderverdeeld in afzonderlijke chips, die systemen op een chip worden genoemd. De sensoren zijn via interfaces en regeleenheden met de actuatoren verbonden.
Autonome voertuigen gebruik dergelijke toepassingen om een 360o-beeld rond en weg van de auto te krijgen. Het systeem krijgt input van meerdere gegevensbronnen, waaronder beeldvorming, dekking, objectresolutie, zichtbaarheid bij weinig licht en realtime informatie.
Het LiDAR-systeem gebruikt verschillende camera's om vastgelegde 2D-beelden om te zetten in 3D, zodat de computervisie onderscheid kan maken tussen statische en bewegende objecten.
Voorbeelden uit de praktijk van het ADAS-systeem
ADAS heeft veel voordelen en praktijkvoorbeelden, zoals detectie van slaperigheid bij de bestuurder, snelheidsaanpassing, navigatie systeem, automatisch parkeren en nachtzicht. Enkele gunstige eigenschappen van dit systeem zijn:
Lane Assist-systeem
Het ADAS-systeem, dat een reeks sensoren gebruikt, zorgt ervoor dat de bestuurder niet per ongeluk van een rijstrook afwijkt. Het systeem waarschuwt de bestuurder als het voertuig afdrijft, en rijbaanassistentiesystemen kunnen ook eenvoudige corrigerende maatregelen nemen om te voorkomen dat het van de rijbaan raakt.
Adaptieve Cruise Control
ACC is enorm gunstig voor het rijden op snelwegen waar het moeilijk is om de snelheid gedurende langere perioden consistent te regelen. Met ADAS kunnen de voertuigen automatisch hun snelheid regelen en remmen op basis van de beweging van andere voertuigen.
Dodehoekbewaking
Functies zoals dodehoekbewaking helpen bestuurders voertuigen of fietsers te detecteren om gevaarlijke situaties te vermijden. Het systeem laat met behulp van sensoren en camera's een alarm afgaan als het voertuig een bezette rijstrook probeert te betreden.
Noodremsysteem
Noodremming en aanrijdingswaarschuwing gebruik een verscheidenheid aan camera's en sensoren om de nabijheid van andere voertuigen, dieren, voetgangers en andere objecten te detecteren. Het voertuig waarschuwt de bestuurder door de veiligheidsgordels aan te spannen of proactieve actie te ondernemen, zoals het opladen van de remmen.
Detectie van slaperigheid / vermoeidheid bij de bestuurder
Verminder verkeersongevallen veroorzaakt door bestuurders die in slaap vallen door essentiële bestuurdersinformatie te verzamelen uit gezichtsherkenningspunten zoals slaperigheid, blikken van de ogen, afleiding, emotie en meer. Deze afbeeldingen in de cabine zijn nauwkeurig geannoteerd en gebruikt voor het trainen van ML-modellen.
Voordelen en beperkingen
Hoewel de ADAS-functie omvat verbeterde veiligheid en comfort voor chauffeurs, het is niet zonder een groot deel van de beperkingen en uitdagingen.
Voordelen van het ADAS-systeem:
- ADAS verbetert de veiligheid van bestuurders en voetgangers en helpt aanrijdingen en dodelijke ongevallen te voorkomen.
- It waarschuwt de bestuurder op de mogelijke gevaren op de weg door het gedrag van andere voertuigen en de aandacht van de bestuurder te beoordelen.
- Navigatiefuncties zoals automatische verlichting, cruisecontrol, dode hoeken en functies voor het verlaten van de rijstrook helpen de verkeersveiligheid te vergroten.
- Het maakt het rijden ook comfortabel met automatisch parkeren en verkeersbordherkenning.
Beperkingen van het ADAS-systeem:
- Het gebrek aan training en kennis van de geavanceerde functies van ADAS maakt het moeilijk voor chauffeurs om volledig van de voordelen te profiteren.
- De ADAS kan voertuigen op hellingen soms verkeerd inschatten, ervan uitgaande dat ze direct op hen af komen.
- Het is ook mogelijk dat bestuurders te afhankelijk worden van deze systemen en afgeleid raken tijdens het rijden.
- De installatiekosten van het ADAS-systeem kunnen te hoog zijn voor bestuurders om er de voorkeur aan te geven.
Belang van trainingsgegevens om ADAS-modellen te bouwen
De enorme groei van de ADAS-markt kan worden toegeschreven aan de toenemende vraag naar veiligere en comfortabelere rijsystemen. Bovendien stimuleren de enorme voordelen van ADAS in termen van vermindering van het verlies aan mensenlevens en eigendommen, en de toename van strikte regels de ontwikkeling van geavanceerde rijhulpsystemen.
De eerste stap naar het bouwen van een ADAS-model is het verwerven van enorme hoeveelheden trainingsdata. Cruciaal voor de ontwikkeling van ADAS-systemen zijn data-intensieve operaties zoals deep learning-training en inferentie.
De training helpt de diepe neurale netwerken om automotive AI-taken uit te voeren, zoals objectidentificatie, spraak- en beeldherkenning, terwijl de inferentietraining het systeem helpt de gegevensresultaten te voorspellen.
Wanneer de applicatie bijvoorbeeld verschillende objecten leert identificeren, moet deze intensief worden getraind op duizenden afbeeldingen. Nadat de afbeeldingen in een diep neuraal netwerk zijn geladen, wordt deze voorbereid om de afbeelding te identificeren.
Er zijn grote hoeveelheden gelabelde en ongelabelde trainingsdatasets nodig om te ontwikkelen autonoom rijden systemen die nauwkeurig door complexe rijscenario's kunnen navigeren. Synthetische gegevens van meerdere sensoren simuleren, buitenscenario's (voertuigen, voetgangers, objecten, weer) kunnen ook worden gebruikt voor trainingsmodellen.
Hoe geeft Shaip u een voorsprong op de concurrentie?
Om een ADAS-model te bouwen, moet u nauwkeurig geannoteerde en gelabelde trainingsgegevenssets in handen krijgen. Het is waar de vaardigheid en ervaring van Shaip je een voorsprong geven op de concurrentie.
We bieden enorme datasets met realistische en goed geannoteerde trainingsgegevens. Met onze bewezen technologie kunt u uw project snel en kosteneffectief opschalen. Bovendien bieden we ook eersteklas synthetische fotorealistische rijomgevingen die zich richten op weer, verlichting, oppervlaktedegradatie en meer.
We bieden klanten ook volledig op maat gemaakte datasets op basis van hun specifieke projectvereisten. Shaip-trainingsdataset voor autonome voertuigen is een van de meest gewilde door marktleiders en auto-experts.
Het is tijd om de verfijning van design strategisch te combineren met innovatie in ADAS-technologie. Op deze manier kunt u voertuigen verbeteren veiligheidssystemen, rijprestaties en comfort.
