ADAS

Apakah itu ADAS? Kepentingan Data Latihan untuk melatih Model ADAS

Kebanyakan kemalangan yang berkaitan dengan kenderaan berlaku disebabkan oleh kesilapan manusia. Walaupun anda tidak boleh menghalang semua kemalangan kenderaan, anda boleh mengelakkan sebahagian besar daripadanya. Teknologi canggih seperti ADAS, dengan bantuan antara muka pintar mesin-manusia, membantu pemandu meningkatkan keupayaan mereka untuk meramal, menilai dan bertindak balas terhadap bahaya di jalan raya.

. Sistem Bantuan Pemandu Lanjutan atau industri ADAS meningkat dua kali ganda dalam saiz antara 2015 dan 2020 dan mencecah $17 bilion pada 2020. Tambahan pula, pasaran ADAS dijangka akan menyentuh $ 32 bilion menjelang 2023.

Oleh 2043, hampir 95% kenderaan berdaftar AS akan dipasang dengan beberapa ciri ADAS seperti kamera pandang belakang, sensor letak kereta belakang, Pengesanan Keletihan dan Amaran Titik Buta. Contoh lain ADAS termasuk bantuan menjaga lorong, brek kecemasan dan kawalan pelayaran adaptif, antara lain.

Apakah itu ADAS?

ADAS ialah sistem pintar terbina dalam reka bentuk kereta yang membantu pemandu dalam memandu dan mengurangkan kemalangan kenderaan.

Sistem lanjutan ini menyediakan maklumat penting kepada pemandu tentang lalu lintas, penutupan jalan, amaran kesesakan dan laluan alternatif. Selain itu, sistem ini juga menilai dengan tepat tahap keletihan dan gangguan pemandu serta memberikan makluman dan cadangan mengenai pemanduan mereka.

Bagaimanakah Sistem ADAS Berfungsi?

Keselamatan pemandu dan pejalan kaki bergantung kepada sistem pasif dan keselamatan aktif sistem. ADAS menggunakan sistem keselamatan dinamik seperti Radar/LiDAR jarak jauh dan sederhana yang canggih, penderia ultrasonik, kamera stabil termaju (depan, belakang dan pemandu), antara muka kawalan pemanduan automatik terkini dan algoritma berasaskan penglihatan .

Aplikasi yang digunakan dalam sistem ADAS dibahagikan kepada cip berasingan yang dipanggil sistem pada cip. Penderia disambungkan kepada penggerak melalui antara muka dan unit kawalan.

Kenderaan autonomi gunakan aplikasi sedemikian untuk memperoleh penglihatan 360o di sekeliling dan jauh dari kereta. Sistem mendapat input daripada berbilang sumber data, termasuk pengimejan, liputan, resolusi objek, keterlihatan dalam keadaan pencahayaan rendah dan maklumat masa nyata.

Sistem LiDAR menggunakan beberapa kamera untuk mengubah imej 2D yang ditangkap kepada 3D supaya penglihatan komputer dapat membezakan antara objek statik dan bergerak.

Contoh dunia nyata sistem ADAS

ADAS mempunyai banyak faedah dan contoh dunia sebenar, seperti pengesanan mengantuk pemandu, penyesuaian kelajuan, sistem navigasi, tempat letak kereta automatik dan penglihatan malam. Beberapa ciri berfaedah sistem ini termasuk,

Kes Penggunaan Adas

  • Sistem Bantuan Lorong

    Sistem ADAS, menggunakan satu siri penderia, memastikan pemandu tidak keluar dari lorong secara tidak sengaja. Sistem ini akan memberi amaran kepada pemandu jika kenderaan dilihat hanyut, dan sistem bantuan lorong juga boleh mengambil tindakan pembetulan mudah untuk mengelak lari dari lorong.

  • Kawalan Pelayaran Adaptif

    ACC sangat berfaedah untuk memandu di lebuh raya yang sukar untuk mengawal kelajuan secara konsisten dalam tempoh yang panjang. Dengan ADAS, kenderaan boleh mengawal kelajuannya secara automatik dan menggunakan brek berdasarkan pergerakan kenderaan lain.

  • Pemantauan Titik Buta

    Ciri seperti pemantauan titik buta membantu pemandu mengesan kenderaan atau penunggang basikal untuk mengelakkan situasi berbahaya. Sistem akan membunyikan penggera dengan bantuan penderia dan kamera jika kenderaan itu cuba bergerak ke lorong yang diduduki.

  • Sistem Brek Kecemasan

    Brek kecemasan dan amaran perlanggaran gunakan pelbagai kamera dan penderia untuk mengesan kedekatan dengan kenderaan lain, haiwan, pejalan kaki dan objek lain. Kenderaan tersebut akan memberi amaran kepada pemandu dengan mengetatkan tali pinggang keledar atau mengambil tindakan proaktif seperti mengecas brek.

  • Pengesanan Mengantuk / Keletihan Pemandu

    Kurangkan kemalangan jalan raya yang disebabkan oleh pemandu tertidur dengan mengumpulkan maklumat penting pemandu daripada tanda tempat seperti mengantuk, pandangan mata, gangguan, emosi & banyak lagi. Imej dalam kabin ini diberi penjelasan dengan tepat dan digunakan untuk melatih model ML.

Menghidupkan Kenderaan Autonomi dengan Data Latihan Berkualiti Tinggi

Kelebihan dan Had

Sementara ciri ADAS termasuk keselamatan dan keselesaan yang dipertingkatkan untuk pemandu, ia bukan tanpa had dan cabaran yang saksama.

Kelebihan Sistem ADAS:

  • ADAS meningkatkan keselamatan pemandu dan pejalan kaki serta membantu mengelakkan perlanggaran dan kemalangan maut.
  • It memberi amaran kepada pemandu terhadap potensi bahaya di jalan raya dengan menilai tingkah laku kenderaan lain dan perhatian pemandu.
  • Ciri navigasi seperti lampu automatik, kawalan pelayaran, titik buta dan ciri pelepasan lorong membantu dalam membolehkan keselamatan jalan raya.
  • Ia juga menjadikan pemanduan selesa dengan tempat letak kenderaan automatik dan pengecaman tanda trafik.

Had sistem ADAS:

  • Kekurangan latihan dan kesedaran tentang ciri canggih ADAS menyukarkan pemandu untuk memanfaatkan manfaatnya sepenuhnya.
  • ADAS kadangkala boleh salah menilai kenderaan di tanjakan, dengan mengandaikan kenderaan itu datang terus ke arahnya.
  • Pemandu juga mungkin terlalu bergantung pada sistem ini dan menjadi terganggu dalam pemanduan mereka.
  • Kos pemasangan sistem ADAS mungkin terlalu tinggi untuk pemandu memilihnya.

Kepentingan Data Latihan untuk membina Model ADAS

Model Adas Pertumbuhan besar pasaran ADAS boleh dikaitkan dengan peningkatan permintaan untuk sistem pemanduan yang lebih selamat dan selesa. Selain itu, manfaat besar ADAS dari segi pengurangan kehilangan nyawa dan harta benda, dan peningkatan peraturan yang ketat mendorong pembangunan sistem bantuan pemandu yang canggih.

Langkah pertama ke arah membina model ADAS ialah memperoleh kuantiti yang banyak data latihan. Penting kepada pembangunan sistem ADAS ialah operasi intensif data seperti latihan pembelajaran mendalam dan inferens.

Latihan ini membantu rangkaian saraf dalam untuk melaksanakan tugas AI automotif seperti pengenalan objek, suara dan pengecaman imej, manakala latihan inferens membantu sistem meramalkan hasil data.

Sebagai contoh, apabila aplikasi sedang belajar mengenal pasti pelbagai objek, ia perlu dilatih secara intensif pada beribu-ribu imej. Selepas memuatkan imej ke dalam rangkaian saraf yang mendalam, ia bersedia untuk mengenal pasti imej tersebut.

Sejumlah besar set data latihan berlabel dan tidak berlabel diperlukan untuk dibangunkan memandu autonomi sistem yang boleh menavigasi senario pemanduan yang kompleks dengan tepat. Data sintetik daripada simulasi berbilang sensor, senario luar (kenderaan, pejalan kaki, objek, cuaca) juga boleh digunakan untuk model latihan.

Bagaimanakah Shaip Memberi anda kelebihan berbanding persaingan?

Untuk membina model ADAS, anda perlu mendapatkan set data latihan beranotasi dan berlabel dengan tepat. Di sinilah kemahiran dan pengalaman Shaip memberi anda kelebihan berbanding persaingan.

Kami menyediakan set data besar bagi data latihan yang realistik dan beranotasi dengan baik. Teknologi kami yang terbukti membolehkan anda menskalakan projek anda dengan cepat dan kos efektif. Selain itu, kami juga menawarkan persekitaran pemanduan fotorealistik sintetik terkemuka yang memfokuskan pada cuaca, pencahayaan, degradasi permukaan dan banyak lagi.

Kami juga menyediakan pelanggan dengan set data tersuai sepenuhnya berdasarkan keperluan projek khusus mereka. Set data latihan Shaip untuk kenderaan autonomi adalah salah satu yang paling dicari oleh pemimpin industri dan pakar auto.

Sudah tiba masanya untuk menggabungkan kecanggihan reka bentuk secara strategik dengan inovasi dalam teknologi ADAS. Dengan cara ini, anda boleh meningkatkan kenderaan sistem keselamatan, prestasi pemanduan dan keselesaan.

Kongsi sosial