La mayoría de los accidentes relacionados con vehículos ocurren debido a error humano. Aunque no puede prevenir todos los accidentes vehiculares, puede evitar una parte importante de ellos. Tecnologías avanzadas como ADAS, con la ayuda de una interfaz inteligente hombre-máquina, están ayudando a los conductores a mejorar su capacidad de predecir, evaluar y reaccionar ante los peligros en la carretera.
El Sistema avanzado de asistencia al conductor o La industria de ADAS duplicó su tamaño entre 2015 y 2020 y alcanzó $ 17 mil millones en 2020. Además, se proyecta que el mercado de ADAS toque $ 32 2023 millones de dólares por.
Por 2043, cerca del 95% de los vehículos registrados en EE. UU. estarán equipados con varias funciones ADAS, como cámara retrovisora, sensores de estacionamiento traseros, detección de fatiga y advertencia de punto ciego. Otros ejemplos de ADAS incluyen asistencia de mantenimiento de carril, freno de emergencia y control de crucero adaptativo, entre otros.
¿Qué es ADAS?
ADAS es un sistema inteligente integrado en el diseño del automóvil que ayuda al conductor en la conducción y reducción de accidentes vehiculares.
Estos sistemas avanzados brindan información crucial al conductor sobre el tráfico, el cierre de carreteras, las advertencias de congestión y las rutas alternativas. Además, estos sistemas también juzgan con precisión los niveles de fatiga y las distracciones de los conductores y brindan alertas y sugerencias sobre su conducción.
¿Cómo funciona el Sistema ADAS?
La seguridad de los conductores y peatones depende de sistemas pasivos y seguridad activa sistemas ADAS utiliza sistemas de seguridad dinámicos como Radar/LiDAR de largo y mediano alcance de última generación, sensores ultrasónicos, cámaras estables avanzadas (delantera, trasera y del conductor), la última interfaz de control de conducción automatizada y algoritmos basados en visión. .
Las aplicaciones utilizadas en el sistema ADAS se dividen en chips separados denominados sistemas en un chip. Los sensores están conectados a los actuadores a través de interfaces y unidades de control.
Vehículos autónomos use tales aplicaciones para adquirir una visión de 360° alrededor y lejos del automóvil. El sistema obtiene información de múltiples fuentes de datos, incluidas imágenes, cobertura, resolución de objetos, visibilidad en condiciones de poca luz e información en tiempo real.
El sistema LiDAR utiliza varias cámaras para transformar las imágenes 2D capturadas en 3D para que la visión por computadora pueda discernir entre objetos estáticos y en movimiento.
Ejemplos del mundo real del sistema ADAS
ADAS tiene muchos beneficios y ejemplos del mundo real, como detección de somnolencia del conductor, adaptación de velocidad, sistema de navegación, aparcamiento automático y visión nocturna. Algunas características beneficiosas de este sistema incluyen,
Sistema de asistencia de carril
El sistema ADAS, mediante una serie de sensores, asegura que el conductor no se salga de un carril accidentalmente. El sistema alertará al conductor si ve que el vehículo se desvía, y los sistemas de asistencia de carril también pueden tomar medidas correctivas simples para evitar salirse del carril.
Control de crucero adaptativo
El ACC es enormemente beneficioso para conducir en carreteras donde es difícil controlar la velocidad de manera constante durante períodos prolongados. Con ADAS, los vehículos pueden controlar automáticamente su velocidad y aplicar los frenos en función del movimiento de otros vehículos.
Monitoreo de punto ciego
Funciones como el control de puntos ciegos ayudan a los conductores a detectar vehículos o ciclistas para evitar situaciones peligrosas. El sistema hará sonar una alarma con la ayuda de sensores y cámaras si el vehículo intenta pasar a un carril ocupado.
Sistema de frenado de emergencia
frenado de emergencia y advertencia de colisión use una variedad de cámaras y sensores para detectar la proximidad a otros vehículos, animales, peatones y otros objetos. El vehículo advertirá al conductor apretando los cinturones de seguridad o tomando medidas proactivas, como cargar los frenos.
Detección de somnolencia/fatiga del conductor
Reduzca los accidentes de tráfico causados por conductores que se quedan dormidos mediante la recopilación de información vital del conductor a partir de puntos de referencia faciales, como somnolencia, mirada fija, distracción, emoción y más. Estas imágenes en cabina se anotan con precisión y se utilizan para entrenar modelos ML.
Ventajas y limitaciones
Aunque se cree que función ADAS incluye mayor seguridad y comodidad para los conductores, no está exento de limitaciones y desafíos.
Ventajas del Sistema ADAS:
- ADAS mejora la seguridad de los conductores y peatones y ayuda a evitar colisiones y accidentes mortales.
- It alerta al conductor a los peligros potenciales en la carretera juzgando el comportamiento de otros vehículos y la atención del conductor.
- Las funciones de navegación, como la iluminación automática, el control de crucero, el punto ciego y las funciones de salida de carril ayudan a habilitar la seguridad vial.
- También hace que la conducción sea cómoda con el estacionamiento automático y el reconocimiento de señales de tráfico.
Limitaciones del sistema ADAS:
- La falta de capacitación y conocimiento de las funciones avanzadas de ADAS dificulta que los conductores aprovechen sus beneficios por completo.
- A veces, el ADAS puede juzgar mal a los vehículos en las rampas, suponiendo que se acerquen directamente a ellos.
- También es posible que los conductores se vuelvan demasiado dependientes de estos sistemas y se distraigan mientras conducen.
- Los costos de instalación del sistema ADAS pueden ser demasiado elevados para que los conductores lo prefieran.
Importancia de los datos de entrenamiento para construir modelos ADAS
El colosal crecimiento del mercado ADAS se puede atribuir al aumento de la demanda de sistemas de conducción más seguros y cómodos. Además, los inmensos beneficios de ADAS en términos de reducción de la pérdida de vidas y propiedades, y el aumento de las normas estrictas impulsan el desarrollo de sistemas avanzados de asistencia al conductor.
El primer paso para construir un modelo ADAS es adquirir cantidades masivas de datos de entrenamiento. Crucial para el desarrollo de los sistemas ADAS son las operaciones intensivas en datos, como la inferencia y el entrenamiento de aprendizaje profundo.
El entrenamiento ayuda a las redes neuronales profundas a realizar tareas de IA automotriz, como la identificación de objetos, el reconocimiento de voz e imágenes, mientras que el entrenamiento de inferencia ayuda al sistema a predecir el resultado de los datos.
Por ejemplo, cuando la aplicación está aprendiendo a identificar varios objetos, necesita ser entrenada intensivamente en miles de imágenes. Después de cargar las imágenes en una red neuronal profunda, se prepara para identificar la imagen.
Se necesitan grandes cantidades de conjuntos de datos de entrenamiento etiquetados y no etiquetados para desarrollar conducción autónoma sistemas que pueden navegar con precisión escenarios de conducción complejos. Los datos sintéticos de múltiples sensores simulan escenarios al aire libre (vehículos, peatones, objetos, clima) también se pueden usar para modelos de entrenamiento.
¿Cómo te da Shaip una ventaja sobre la competencia?
Para construir un modelo ADAS, necesita tener en sus manos conjuntos de datos de entrenamiento anotados y etiquetados con precisión. Es donde la competencia y la experiencia de Shaip le otorgan una ventaja sobre la competencia.
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Es hora de combinar estratégicamente la sofisticación del diseño con la innovación en la tecnología ADAS. De esta manera, puede mejorar la circulación vehicular sistemas de seguridad, rendimiento de conducción y comodidad.
