Die meisten Verkehrsunfälle sind auf menschliches Versagen zurückzuführen . Zwar lassen sich nicht alle Unfälle verhindern, aber ein Großteil davon kann vermieden werden. Moderne Technologien wie Fahrerassistenzsysteme ( ADAS) helfen mithilfe einer intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstelle Fahrern, Gefahren im Straßenverkehr besser vorherzusehen, einzuschätzen und angemessen darauf zu reagieren.
Der Markt für Fahrerassistenzsysteme (ADAS) hat sich zwischen 2015 und 2020 verdoppelt und erreichte 2020 einen Wert von 17 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass der ADAS-Markt bis 2023 auf 32 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.
Bis 2043 werden nahezu 95 % der in den USA zugelassenen Fahrzeuge mit verschiedenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ausgestattet sein, darunter Rückfahrkamera, Einparkhilfe hinten, Müdigkeitserkennung und Totwinkelwarner. Weitere Beispiele für ADAS sind Spurhalteassistent, Notbremsassistent und adaptive Geschwindigkeitsregelung.
Was ist ADAS?
ADAS ist ein intelligentes System, das in das Fahrzeugdesign integriert ist und den Fahrer beim Fahren unterstützt und zur Reduzierung von Verkehrsunfällen beiträgt.
Diese fortschrittlichen Systeme liefern dem Fahrer wichtige Informationen über Verkehr, Straßensperrungen, Stauwarnungen und Alternativrouten. Darüber hinaus beurteilen diese Systeme auch die Ermüdungsgrade und Ablenkungen der Fahrer genau und geben Warnungen und Vorschläge zu ihrer Fahrweise.
Wie funktioniert das ADAS-System?
Die Sicherheit von Fahrern und Fußgängern hängt von passiven und aktiven Sicherheitssystemen ab . ADAS nutzt dynamische Sicherheitssysteme wie modernste Lang- und Mittelstreckenradar-/LiDAR-Systeme, Ultraschallsensoren, fortschrittliche stabile Kameras (vorne, hinten und Fahrerseite), die neueste Schnittstelle für die automatisierte Fahrsteuerung und bildbasierte Algorithmen.
Die im ADAS-System verwendeten Anwendungen sind in separate Chips unterteilt, die Systeme auf einem Chip genannt werden. Die Sensoren sind über Schnittstellen und Steuergeräte mit den Aktoren verbunden.
Autonome Fahrzeuge nutzen solche Anwendungen, um eine 360°-Sicht um das Fahrzeug herum und darüber hinaus zu erfassen. Das System bezieht Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Bilddaten, Abdeckung, Objektauflösung, Sichtbarkeit bei schlechten Lichtverhältnissen und Echtzeitinformationen.
Das LiDAR-System verwendet mehrere Kameras, um erfasste 2D-Bilder in 3D umzuwandeln, sodass die Computervision zwischen statischen und sich bewegenden Objekten unterscheiden kann.
Beispiele aus der Praxis für ADAS-Systeme
Fahrerassistenzsysteme (ADAS) bieten viele Vorteile und Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie etwa Müdigkeitserkennung, Geschwindigkeitsanpassung, Navigationssystem , automatisches Einparken und Nachtsicht. Zu den nützlichen Funktionen dieses Systems gehören unter anderem:
Spurhalteassistent
Das ADAS-System stellt mithilfe einer Reihe von Sensoren sicher, dass der Fahrer nicht versehentlich von einer Fahrspur abkommt. Das System warnt den Fahrer, wenn das Fahrzeug abdriftet, und Spurhalteassistenten können auch einfache Korrekturmaßnahmen ergreifen, um ein Verlassen der Fahrspur zu vermeiden.
Adaptive Geschwindigkeitsregelung
ACC ist enorm vorteilhaft beim Fahren auf Autobahnen, wo es schwierig ist, die Geschwindigkeit über längere Zeiträume konstant zu kontrollieren. Mit ADAS können die Fahrzeuge ihre Geschwindigkeit automatisch steuern und basierend auf der Bewegung anderer Fahrzeuge bremsen.
Überwachung des toten Winkels
Funktionen wie die Überwachung des toten Winkels helfen Fahrern, Fahrzeuge oder Radfahrer zu erkennen, um gefährliche Situationen zu vermeiden. Das System schlägt mit Hilfe von Sensoren und Kameras Alarm, wenn das Fahrzeug versucht, auf eine belegte Fahrspur zu wechseln.
Notbremssystem
Notbrems- und Kollisionswarnsysteme nutzen verschiedene Kameras und Sensoren, um die Nähe zu anderen Fahrzeugen, Tieren, Fußgängern und anderen Objekten zu erkennen. Das Fahrzeug warnt den Fahrer, indem es die Sicherheitsgurte strafft oder proaktiv Maßnahmen ergreift, wie z. B. eine Bremsbetätigung.
Fahrermüdigkeits-/Müdigkeitserkennung
Reduzieren Sie Verkehrsunfälle, die durch das Einschlafen von Fahrern verursacht werden, indem Sie wichtige Fahrerinformationen aus Gesichtsmerkmalen wie Schläfrigkeit, Blick, Ablenkung, Emotionen und mehr sammeln. Diese Bilder in der Kabine werden genau kommentiert und zum Trainieren von ML-Modellen verwendet.
Vorteile und Einschränkungen
Obwohl die ADAS-Funktion mehr Sicherheit und Komfort für den Fahrer bietet, hat sie auch ihre Grenzen und Herausforderungen.
Vorteile des ADAS-Systems:
- ADAS verbessert die Sicherheit von Fahrern und Fußgängern und hilft, Kollisionen und tödliche Unfälle zu vermeiden.
- It warnt den Fahrer auf mögliche Gefahren im Straßenverkehr durch die Beurteilung des Verhaltens anderer Fahrzeuge und der Aufmerksamkeit des Fahrers.
- Navigationsfunktionen wie automatische Beleuchtung, Tempomat, toter Winkel und Spurverlassensfunktionen tragen zur Verkehrssicherheit bei.
- Außerdem macht es das Fahren mit automatischer Park- und Verkehrszeichenerkennung komfortabel.
Einschränkungen des ADAS-Systems:
- Der Mangel an Schulung und Bewusstsein für die fortschrittlichen Funktionen von ADAS erschwert es den Fahrern, die Vorteile vollständig zu nutzen.
- Das ADAS kann manchmal Fahrzeuge auf Rampen falsch einschätzen, vorausgesetzt, sie kommen direkt auf sie zu.
- Es ist auch möglich, dass Fahrer sich zu sehr auf diese Systeme verlassen und beim Fahren abgelenkt werden.
- Die Installationskosten des ADAS-Systems könnten für Fahrer zu hoch sein, um es zu bevorzugen.
Bedeutung von Trainingsdaten zum Erstellen von ADAS-Modellen
Der erste Schritt beim Aufbau eines ADAS-Modells ist die Beschaffung großer Mengen an Trainingsdaten . Entscheidend für die Entwicklung von ADAS-Systemen sind datenintensive Operationen wie Deep-Learning-Training und -Inferenz.
Das Training hilft den tiefen neuronalen Netzwerken, KI-Aufgaben im Automobilbereich wie Objektidentifikation, Sprach- und Bilderkennung auszuführen, während das Inferenztraining dem System hilft, das Datenergebnis vorherzusagen.
Wenn die Anwendung beispielsweise lernt, verschiedene Objekte zu identifizieren, muss sie intensiv mit Tausenden von Bildern trainiert werden. Nach dem Laden der Bilder in ein tiefes neuronales Netzwerk wird es darauf vorbereitet, das Bild zu identifizieren.
Um autonome Fahrsysteme zu entwickeln, die komplexe Fahrsituationen präzise bewältigen können, werden große Mengen an gelabelten und ungelabelten Trainingsdatensätzen benötigt . Synthetische Daten von mehreren Sensoren, die Außenszenarien (Fahrzeuge, Fußgänger, Objekte, Wetter) simulieren, können ebenfalls zum Trainieren von Modellen verwendet werden.
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