La plupart des accidents liés aux véhicules se produisent en raison de l'erreur humaine. Bien que vous ne puissiez pas prévenir tous les accidents de la route, vous pouvez en éviter une grande partie. Des technologies avancées telles que ADAS, à l'aide d'une interface intelligente homme-machine, aident les conducteurs à améliorer leur capacité à prévoir, évaluer et réagir aux dangers sur la route.
La Système avancé d'aide à la conduite ou l'industrie ADAS a doublé de taille entre 2015 et 2020 et a atteint 17 milliards de dollars en 2020. En outre, le marché ADAS devrait toucher 32 milliards de dollars par 2023.
Par 2043, près de 95% des véhicules immatriculés aux États-Unis seront équipés de plusieurs fonctionnalités ADAS telles que la caméra de recul, les capteurs de stationnement arrière, la détection de fatigue et l'avertissement d'angle mort. D'autres exemples d'ADAS incluent l'assistance au maintien de voie, le freinage d'urgence et le régulateur de vitesse adaptatif, entre autres.
Qu'est-ce qu'ADAS ?
ADAS est un système intelligent intégré à la conception de la voiture qui assiste le conducteur dans la conduite et la réduction des 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 dépend des systèmes passifs et sécurité active systèmes. ADAS utilise des systèmes de sécurité dynamiques tels que des radars / LiDAR à longue et moyenne portée de pointe, des capteurs à ultrasons, des caméras stables avancées (avant, arrière et conducteur), la dernière interface de contrôle de conduite automatisée 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.
Véhicules autonomes utilisez ces applications pour acquérir une vision à 360o autour et loin de la voiture. Le système reçoit des entrées de plusieurs sources de données, notamment l'imagerie, la couverture, la résolution des objets, la visibilité dans des conditions de faible éclairage 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
ADAS présente de nombreux avantages et exemples concrets, tels que la détection de la somnolence du conducteur, l'adaptation de la vitesse, système de navigation, parking automatique et vision nocturne. Certaines caractéristiques avantageuses de ce système comprennent,
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
Freinage d'urgence et avertissement de collision utiliser une variété de caméras et de capteurs pour détecter la proximité d'autres véhicules, animaux, piétons et autres objets. Le véhicule avertira le conducteur en serrant les ceintures de sécurité ou en prenant des mesures proactives telles que la charge des freins.
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
Tandis que le Fonction ADAS comprend une sécurité et un confort améliorés pour les conducteurs, il n'est pas sans son lot de limites et de 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 croissance colossale du marché ADAS peut être attribuée à l'augmentation de la demande de systèmes de conduite plus sûrs et plus confortables. De plus, les immenses avantages de l'ADAS en termes de réduction des pertes de vie et de biens, et l'augmentation des règles strictes propulsent le développement de systèmes avancés d'assistance à la conduite.
La première étape vers la construction d'un modèle ADAS consiste à acquérir des quantités massives de données d'entraînement. Les opérations gourmandes en données telles que la formation à l'apprentissage en profondeur et l'inférence 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 d'ensembles de données de formation étiquetés et non étiquetés sont nécessaires pour développer conduite autonome des systèmes capables de naviguer avec précision dans des scénarios de conduite complexes. Les données synthétiques de plusieurs capteurs simulent, des scénarios extérieurs (véhicules, piétons, objets, météo) peuvent également être utilisés pour des modèles de formation.
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.
Nous fournissons des ensembles de données massifs de données de formation réalistes et bien annotées. Notre technologie éprouvée vous permet de faire évoluer votre projet rapidement et à moindre coût. De plus, nous proposons également des environnements de conduite photoréalistes synthétiques de premier ordre axés sur la météo, l'éclairage, la dégradation de la surface, etc.
Nous fournissons également à nos clients des ensembles de données entièrement personnalisés en fonction des exigences spécifiques de leur projet. Ensemble de données de formation Shaip pour les véhicules autonomes est l'un des plus recherchés par les leaders de l'industrie et les experts automobiles.
Il est temps de combiner stratégiquement la sophistication du design avec l'innovation de la technologie ADAS. De cette façon, vous pouvez améliorer les véhicules systèmes de sécurité, les performances de conduite et le confort.
