La plupart des accidents de la route sont dus à une erreur humaine . S'il est impossible d'empêcher tous les accidents, on peut en éviter une part importante. Les technologies de pointe, comme les systèmes avancés d' aide à la conduite (ADAS) , grâce à une interface homme-machine intelligente, aident les conducteurs à mieux anticiper, évaluer et réagir aux dangers de la route.
Le marché des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) a doublé de volume entre 2015 et 2020, atteignant 17 milliards de dollars en 2020. De plus, il devrait atteindre 32 milliards de dollars d'ici 2023.
D'ici 2043, près de 95 % des véhicules immatriculés aux États-Unis seront équipés de plusieurs systèmes d'aide à la conduite (ADAS), tels que caméra de recul, capteurs de stationnement arrière, détection de fatigue et avertisseur d'angle mort. Parmi les autres exemples d'ADAS, citons l'assistance au maintien de voie, le freinage d'urgence et le régulateur de vitesse adaptatif.
Qu'est-ce qu'ADAS ?
L'ADAS est un système intelligent intégré à la conception de la voiture qui assiste le conducteur et contribue à réduire les accidents de la route.
Ces systèmes avancés fournissent au conducteur des informations cruciales sur le trafic, la fermeture des routes, les avertissements de congestion et les itinéraires alternatifs. De plus, ces systèmes évaluent également avec précision les niveaux de fatigue et les distractions des conducteurs et fournissent des alertes et des suggestions concernant leur conduite.
Comment fonctionne le système ADAS ?
La sécurité des conducteurs et des piétons repose sur des systèmes passifs et des systèmes de sécurité actifs . Les systèmes ADAS utilisent des systèmes de sécurité dynamiques tels que des radars/LiDAR longue et moyenne portée de pointe, des capteurs à ultrasons, des caméras stables avancées (avant, arrière et côté conducteur), l'interface de commande de conduite automatisée la plus récente et des algorithmes basés sur la vision.
Les applications utilisées dans le système ADAS sont divisées en puces distinctes appelées systèmes sur puce. Les capteurs sont reliés aux actionneurs via des interfaces et des unités de commande.
Les véhicules autonomes utilisent ces applications pour acquérir une vision à 360° autour et à distance du véhicule. Le système reçoit des données de multiples sources, notamment l'imagerie, la couverture, la résolution des objets, la visibilité en conditions de faible luminosité et des informations en temps réel.
Le système LiDAR utilise plusieurs caméras pour transformer les images 2D capturées en 3D afin que la vision par ordinateur puisse distinguer les objets statiques des objets en mouvement.
Exemples concrets de système ADAS
Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) présentent de nombreux avantages et des applications concrètes, comme la détection de la somnolence du conducteur, l'adaptation de la vitesse, le système de navigation , le stationnement automatique et la vision nocturne. Parmi les fonctionnalités bénéfiques de ce système, on peut citer :
Système d'assistance de voie
Le système ADAS, utilisant une série de capteurs, garantit que le conducteur ne s'écarte pas accidentellement d'une voie. Le système alerte le conducteur si le véhicule est vu à la dérive, et les systèmes d'assistance de voie peuvent également prendre des mesures correctives simples pour éviter de sortir de la voie.
Régulateur de vitesse adaptatif
L'ACC est extrêmement bénéfique pour la conduite sur les autoroutes où il est difficile de contrôler la vitesse de manière constante sur de longues périodes. Avec ADAS, les véhicules peuvent contrôler automatiquement leur vitesse et appliquer les freins en fonction du mouvement des autres véhicules.
Surveillance des angles morts
Des fonctionnalités telles que la surveillance des angles morts aident les conducteurs à détecter les véhicules ou les cyclistes afin d'éviter les situations dangereuses. Le système déclenchera une alarme à l'aide de capteurs et de caméras si le véhicule tente de se déplacer dans une voie occupée.
Système de freinage d'urgence
Le freinage d'urgence et l'avertissement de collision utilisent divers capteurs et caméras pour détecter la proximité d'autres véhicules, d'animaux, de piétons et d'autres objets. Le véhicule avertit le conducteur en resserrant les ceintures de sécurité ou en prenant des mesures proactives telles que le freinage d'urgence.
Somnolence du conducteur/détection de la fatigue
Réduisez les accidents de la route causés par les conducteurs qui s'endorment en recueillant des informations vitales sur le conducteur à partir de repères faciaux tels que la somnolence, le regard, la distraction, l'émotion, etc. Ces images en cabine sont annotées avec précision et utilisées pour la formation de modèles ML.
Avantages et limites
Bien que le système ADAS offre une sécurité et un confort accrus aux conducteurs, il n'est pas sans limites et défis.
Avantages du système ADAS :
- L'ADAS améliore la sécurité des conducteurs et des piétons et aide à éviter les collisions et les accidents mortels.
- It alerte le chauffeur aux dangers potentiels sur la route en jugeant le comportement des autres véhicules et l'attention du conducteur.
- Les fonctions de navigation telles que l'éclairage automatisé, le régulateur de vitesse, les angles morts et les fonctions de sortie de voie contribuent à la sécurité routière.
- Il rend également la conduite confortable grâce au stationnement automatique et à la reconnaissance des panneaux de signalisation.
Limites du système ADAS :
- Le manque de formation et de sensibilisation aux fonctionnalités avancées d'ADAS rend difficile pour les conducteurs de profiter pleinement de ses avantages.
- L'ADAS peut parfois mal juger les véhicules sur les rampes, en supposant qu'ils viennent directement sur eux.
- Il est également possible que les conducteurs deviennent trop dépendants de ces systèmes et soient distraits dans leur conduite.
- Les coûts d'installation du système ADAS pourraient être trop élevés pour que les conducteurs le préfèrent.
Importance des données de formation pour construire des modèles ADAS
La première étape de la construction d'un modèle ADAS consiste à acquérir une quantité massive de données d'entraînement . Les opérations gourmandes en données, telles que l'entraînement et l'inférence par apprentissage profond, sont cruciales pour le développement des systèmes ADAS.
La formation aide les réseaux de neurones profonds à effectuer des tâches d'IA automobile telles que l'identification d'objets, la reconnaissance vocale et d'image, tandis que la formation à l'inférence aide le système à prédire le résultat des données.
Par exemple, lorsque l'application apprend à identifier divers objets, elle doit être entraînée intensivement sur des milliers d'images. Après avoir chargé les images dans un réseau neuronal profond, celui-ci est prêt à identifier l'image.
De grandes quantités de données d'entraînement, étiquetées et non étiquetées, sont nécessaires pour développer des systèmes de conduite autonome capables de naviguer avec précision dans des scénarios de conduite complexes. Des données synthétiques provenant de plusieurs capteurs simulent des scénarios extérieurs (véhicules, piétons, objets, conditions météorologiques) et peuvent également servir à l'entraînement des modèles.
Comment Shaip vous donne-t-il un avantage sur la concurrence ?
Pour créer un modèle ADAS, vous devez mettre la main sur des ensembles de données de formation annotés et étiquetés avec précision. C'est là que la compétence et l'expérience de Shaip vous donnent un avantage sur la concurrence.
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