ADAS

Was ist ADAS? Bedeutung von Trainingsdaten zum Trainieren von ADAS-Modellen

Die meisten Unfälle im Zusammenhang mit Fahrzeugen passieren aufgrund von menschliches Versagen. Obwohl Sie nicht alle Fahrzeugunfälle verhindern können, können Sie einen erheblichen Teil davon vermeiden. Fortschrittliche Technologien wie z ADAS, mit Hilfe einer intelligenten Schnittstelle zwischen Maschine und Mensch, helfen Fahrern, ihre Fähigkeit zu verbessern, Gefahren auf der Straße vorherzusagen, einzuschätzen und darauf zu reagieren.

The Erweitertes Fahrerassistenzsystem Die ADAS-Branche hat sich zwischen 2015 und 2020 verdoppelt und erreichte 17 einen Wert von 2020 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus wird der ADAS-Markt voraussichtlich in Bewegung geraten $ 32 Milliarden 2023.

Durch 2043, fast 95% der in den USA zugelassenen Fahrzeuge werden mit mehreren ADAS-Funktionen wie Rückfahrkamera, Parksensoren hinten, Müdigkeitserkennung und Toter-Winkel-Warnung ausgestattet. Weitere Beispiele für ADAS sind unter anderem Spurhalteassistent, Notbremsfunktion und adaptive Geschwindigkeitsregelung.

Was ist ADAS?

ADAS ist ein intelligentes System, das in das Fahrzeugdesign integriert ist unterstützt den Fahrer beim Fahren und bei der Reduzierung von Fahrzeugunfällen.

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?

Fahrer- und Fußgängersicherheit hängen von passiven Systemen ab aktive Sicherheit Systeme. ADAS verwendet dynamische Sicherheitssysteme wie hochmodernes Lang- und Mittelstrecken-Radar/LiDAR, Ultraschallsensoren, fortschrittliche stabile Kameras (vorne, hinten und Fahrer), die neueste automatisierte Fahrsteuerungsschnittstelle und sichtbasierte 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 Verwenden Sie solche Anwendungen, um eine 360-Grad-Sicht um das Auto herum und von ihm weg zu erhalten. Das System erhält Eingaben aus mehreren Datenquellen, darunter Bildgebung, 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

ADAS hat viele Vorteile und Beispiele aus der Praxis, wie z. B. Fahrermüdigkeitserkennung, Geschwindigkeitsanpassung, Navigationssystem, automatisches Parken und Nachtsicht. Zu den vorteilhaften Merkmalen dieses Systems gehören:

Adas-Anwendungsfälle

  • 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

    Notbremsung u Kollisionswarnung Verwenden Sie eine Vielzahl von 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 proaktive Maßnahmen ergreift, wie z. B. das Aufladen der Bremsen.

  • 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.

Antrieb autonomer Fahrzeuge mit hochwertigen Trainingsdaten

Vorteile und Einschränkungen

Während die ADAS-Funktion mehr Sicherheit und Komfort für die Fahrer beinhaltet, ist es nicht ohne seinen gerechten Anteil an Einschränkungen 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

Adas-Modelle Das enorme Wachstum des ADAS-Marktes ist auf die steigende Nachfrage nach sichereren und komfortableren Fahrsystemen zurückzuführen. Darüber hinaus treiben die immensen Vorteile von ADAS in Bezug auf die Reduzierung von Personen- und Sachschäden und die Verschärfung strengerer Vorschriften die Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme voran.

Der erste Schritt zum Aufbau eines ADAS-Modells ist der Erwerb großer Mengen von Trainingsdaten. Entscheidend für die Entwicklung von ADAS-Systemen sind datenintensive Vorgänge 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.

Für die Entwicklung sind große Mengen an beschrifteten und unbeschrifteten Trainingsdatensätzen erforderlich autonomes Fahren Systeme, die komplexe Fahrszenarien präzise navigieren können. Synthetische Daten mehrerer Sensoren simulieren, Outdoor-Szenarien (Fahrzeuge, Fußgänger, Objekte, Wetter) können auch für Trainingsmodelle verwendet werden.

Wie verschafft Ihnen Shaip einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz?

Um ein ADAS-Modell zu erstellen, benötigen Sie genau annotierte und beschriftete Trainingsdatensätze. Hier verschaffen Ihnen das Können und die Erfahrung von Shaip einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

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Es ist an der Zeit, die Raffinesse des Designs strategisch mit der Innovation in der ADAS-Technologie zu kombinieren. Auf diese Weise können Sie das Fahrzeug verbessern Sicherheitssysteme, Fahrleistung und Komfort.

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