La maggior parte degli incidenti relativi ai veicoli si verificano a causa di errore umano. Anche se non puoi prevenire tutti gli incidenti stradali, puoi evitarne una parte significativa. Tecnologie avanzate come ADAS, con l'aiuto di un'interfaccia intelligente macchina-uomo, stanno aiutando i conducenti a migliorare la loro capacità di prevedere, valutare e reagire ai pericoli sulla strada.
I Sistema avanzato di assistenza alla guida o il settore ADAS ha raddoppiato le sue dimensioni tra il 2015 e il 2020 e ha raggiunto i 17 miliardi di dollari nel 2020. Inoltre, si prevede che il mercato ADAS toccherà $ 32 miliardi entro 2023.
Per 2043, vicino al 95% dei veicoli registrati negli Stati Uniti saranno dotati di diverse funzionalità ADAS come telecamera per la retromarcia, sensori di parcheggio posteriori, rilevamento della fatica e avviso di angolo cieco. Altri esempi di ADAS includono l'assistenza al mantenimento della corsia, il freno di emergenza e il cruise control adattivo, tra gli altri.
Cos'è l'ADAS?
ADAS è un sistema intelligente integrato nel design dell'auto assiste il conducente nella guida e nella riduzione degli incidenti stradali.
Questi sistemi avanzati forniscono informazioni cruciali al conducente su traffico, chiusura della strada, avvisi di congestione e percorsi alternativi. Inoltre, questi sistemi valutano accuratamente i livelli di affaticamento e le distrazioni dei conducenti e forniscono avvisi e suggerimenti sulla loro guida.
Come funziona il sistema ADAS?
La sicurezza del conducente e dei pedoni dipende da sistemi passivi e sicurezza attiva sistemi. ADAS utilizza sistemi di sicurezza dinamici come Radar/LiDAR all'avanguardia a lungo e medio raggio, sensori a ultrasuoni, telecamere stabili avanzate (anteriore, posteriore e conducente), la più recente interfaccia di controllo della guida automatizzata e algoritmi basati sulla visione .
Le applicazioni utilizzate nel sistema ADAS sono suddivise in chip separati chiamati sistemi su chip. I sensori sono collegati agli attuatori tramite interfacce e unità di controllo.
Veicoli autonomi utilizzare tali applicazioni per acquisire una visione a 360° intorno e lontano dall'auto. Il sistema riceve input da più origini dati, tra cui imaging, copertura, risoluzione degli oggetti, visibilità in condizioni di scarsa illuminazione e informazioni in tempo reale.
Il sistema LiDAR utilizza diverse telecamere per trasformare le immagini 2D acquisite in 3D in modo che la visione artificiale possa discernere tra oggetti statici e in movimento.
Esempi reali di sistema ADAS
ADAS ha molti vantaggi ed esempi del mondo reale, come il rilevamento della sonnolenza del conducente, l'adattamento della velocità, sistema di navigazione, parcheggio automatico e visione notturna. Alcune caratteristiche vantaggiose di questo sistema includono,
Sistema di assistenza alla corsia
Il sistema ADAS, tramite una serie di sensori, assicura che il conducente non esca accidentalmente da una corsia. Il sistema avviserà il conducente se il veicolo viene visto alla deriva e i sistemi di assistenza alla corsia possono anche intraprendere semplici azioni correttive per evitare di uscire dalla corsia.
Adaptive Cruise Control
L'ACC è estremamente vantaggioso per la guida su autostrade dove è difficile controllare la velocità in modo coerente per lunghi periodi. Con ADAS, i veicoli possono controllare automaticamente la propria velocità e applicare i freni in base al movimento di altri veicoli.
Monitoraggio dei punti ciechi
Funzionalità come il monitoraggio degli angoli ciechi aiutano i conducenti a rilevare veicoli o ciclisti per evitare situazioni pericolose. Il sistema emetterà un allarme con l'aiuto di sensori e telecamere se il veicolo sta tentando di entrare in una corsia occupata.
Sistema di frenata di emergenza
Frenata di emergenza e avviso di collisione utilizzare una varietà di telecamere e sensori per rilevare la vicinanza ad altri veicoli, animali, pedoni e altri oggetti. Il veicolo avviserà il conducente stringendo le cinture di sicurezza o intraprendendo azioni proattive come caricare i freni.
Rilevamento di sonnolenza/fatica del conducente
Riduci gli incidenti stradali causati dai conducenti che si addormentano raccogliendo informazioni vitali sul conducente dai punti di riferimento del viso come sonnolenza, sguardo fisso, distrazione, emozione e altro. Queste immagini in cabina sono annotate in modo accurato e utilizzate per l'addestramento di modelli ML.
Vantaggi e limiti
Mentre l' Funzionalità ADAS include maggiore sicurezza e comfort per i conducenti, non è privo di una giusta dose di limitazioni e sfide.
Vantaggi del sistema ADAS:
- ADAS migliora la sicurezza di conducenti e pedoni e aiuta a evitare collisioni e incidenti mortali.
- It avvisa il conducente ai potenziali pericoli sulla strada giudicando il comportamento degli altri veicoli e l'attenzione del conducente.
- Le funzioni di navigazione come l'illuminazione automatizzata, il cruise control, l'angolo cieco e le funzioni di deviazione dalla corsia aiutano a garantire la sicurezza stradale.
- Inoltre, rende la guida confortevole grazie al parcheggio automatico e al riconoscimento dei segnali stradali.
Limitazioni del sistema ADAS:
- La mancanza di formazione e consapevolezza delle funzionalità avanzate di ADAS rende difficile per i conducenti sfruttare appieno i suoi vantaggi.
- L'ADAS a volte può giudicare male i veicoli sulle rampe, supponendo che vengano direttamente verso di loro.
- È anche possibile che i conducenti diventino eccessivamente dipendenti da questi sistemi e si distraggano durante la guida.
- I costi di installazione del sistema ADAS potrebbero essere troppo alti perché i conducenti lo preferiscano.
Importanza dei dati di formazione per costruire modelli ADAS
La crescita colossale del mercato ADAS può essere attribuita all'aumento della domanda di sistemi di guida più sicuri e confortevoli. Inoltre, gli immensi vantaggi dell'ADAS in termini di riduzione delle perdite di vite umane e di proprietà e l'aumento di regole rigorose spingono lo sviluppo di sistemi avanzati di assistenza alla guida.
Il primo passo verso la costruzione di un modello ADAS è acquisire enormi quantità di dati di allenamento. Fondamentali per lo sviluppo dei sistemi ADAS sono le operazioni ad alta intensità di dati come il training di deep learning e l'inferenza.
L'addestramento aiuta le reti neurali profonde a eseguire attività di intelligenza artificiale automobilistica come l'identificazione di oggetti, la voce e il riconoscimento di immagini, mentre l'addestramento di inferenza aiuta il sistema a prevedere l'esito dei dati.
Ad esempio, quando l'applicazione sta imparando a identificare vari oggetti, deve essere addestrata in modo intensivo su migliaia di immagini. Dopo aver caricato le immagini in una rete neurale profonda, è pronto per identificare l'immagine.
Per lo sviluppo sono necessarie grandi quantità di set di dati di addestramento etichettati e non etichettati guida autonoma sistemi in grado di navigare con precisione in scenari di guida complessi. I dati sintetici provenienti da più sensori simulano, scenari esterni (veicoli, pedoni, oggetti, condizioni meteorologiche) possono essere utilizzati anche per modelli di allenamento.
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