La mayoría de los accidentes de tráfico se deben a errores humanos . Si bien no se pueden prevenir todos los accidentes, sí se puede evitar una parte importante de ellos. Tecnologías avanzadas como los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) , mediante una interfaz inteligente hombre-máquina, ayudan a los conductores a mejorar su capacidad para predecir, evaluar y reaccionar ante los peligros de la carretera.
La industria de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS, por sus siglas en inglés) duplicó su tamaño entre 2015 y 2020, alcanzando los 17 millones de dólares en 2020. Además, se prevé que el mercado de ADAS llegue a los 32 millones de dólares en 2023.
Para 2043, cerca del 95 % de los vehículos matriculados en EE. UU. contarán con diversas funciones ADAS, como cámara de visión trasera, sensores de estacionamiento traseros, detección de fatiga y alerta de punto ciego. Otros ejemplos de ADAS incluyen el asistente de mantenimiento de carril, el frenado de emergencia y el control de crucero adaptativo, entre otros.
¿Qué es ADAS?
El ADAS es un sistema inteligente integrado en el diseño del automóvil que ayuda al conductor a conducir y reduce los accidentes de tráfico.
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 del conductor y del peatón depende de sistemas pasivos y sistemas de seguridad activa . Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) utilizan sistemas de seguridad dinámicos como radares/LiDAR de largo y medio alcance de última generación, sensores ultrasónicos, cámaras estables avanzadas (delantera, trasera y del conductor), la interfaz de control de conducción automatizada más reciente y algoritmos basados en visión artificial.
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.
Los vehículos autónomos utilizan estas aplicaciones para obtener una visión de 360° del entorno y de la zona circundante. El sistema recibe información de múltiples fuentes, incluyendo 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 en el mundo real, como detección de somnolencia del conductor, adaptación de velocidad, sistema de navegación , estacionamiento 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
El sistema de frenado de emergencia y la alerta de colisión utilizan diversas cámaras y sensores para detectar la proximidad a otros vehículos, animales, peatones y otros objetos. El vehículo alertará al conductor tensando los cinturones de seguridad o tomando medidas preventivas, como la activación de 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
Si bien la función ADAS ofrece mayor seguridad y comodidad para los conductores, no está exenta 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 primer paso para construir un modelo ADAS es adquirir grandes cantidades de datos de entrenamiento . Para el desarrollo de los sistemas ADAS, son cruciales las operaciones que requieren un uso intensivo de datos, como el entrenamiento y la inferencia mediante 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, tanto etiquetados como sin etiquetar, para desarrollar sistemas de conducción autónoma capaces de navegar con precisión en escenarios de conducción complejos. Los datos sintéticos procedentes de múltiples sensores que simulan escenarios exteriores (vehículos, peatones, objetos, condiciones meteorológicas) también pueden utilizarse para entrenar los modelos.
¿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.
Proporcionamos conjuntos de datos masivos de datos de entrenamiento realistas y bien anotados. Nuestra tecnología comprobada le permite escalar su proyecto de manera rápida y rentable. Además, también ofrecemos entornos de conducción fotorrealistas sintéticos de primer nivel centrados en el clima, la iluminación, la degradación de la superficie y más.
También proporcionamos a nuestros clientes conjuntos de datos totalmente personalizados según los requisitos específicos de sus proyectos. El conjunto de datos de entrenamiento de Shaip para vehículos autónomos es uno de los más solicitados por los líderes de la industria y los expertos en automoción.
Es hora de combinar estratégicamente la sofisticación del diseño con la innovación en la tecnología ADAS. De esta forma, se pueden mejorar los sistemas de seguridad vehicular , el rendimiento de la conducción y la comodidad.
