A maioria dos acidentes relacionados a veículos ocorre devido a erro humano. Embora você não possa evitar todos os acidentes veiculares, você pode evitar uma parte significativa deles. Tecnologias avançadas como ADAS, com a ajuda de uma interface inteligente máquina-homem, estão ajudando os motoristas a melhorar sua capacidade de prever, avaliar e reagir aos perigos na estrada.
A Sistema avançado de assistência ao motorista ou ADAS dobrou de tamanho entre 2015 e 2020 e atingiu US$ 17 bilhões em 2020. Além disso, o mercado de ADAS está projetado para tocar $ 32 bilhões até 2023.
Por 2043, perto de 95% dos veículos registrados nos EUA serão equipados com vários recursos ADAS, como câmera de ré, sensores de estacionamento traseiros, detecção de fadiga e aviso de ponto cego. Outros exemplos de ADAS incluem assistência de manutenção de faixa, freio de emergência e controle de cruzeiro adaptativo, entre outros.
O que é ADA?
ADAS é um sistema inteligente embutido no design do carro que auxilia o motorista na condução e na redução de acidentes de trânsito.
Esses sistemas avançados fornecem informações cruciais ao motorista sobre tráfego, fechamento de estradas, avisos de congestionamento e rotas alternativas. Além disso, esses sistemas também avaliam com precisão os níveis de fadiga e distrações dos motoristas e fornecem alertas e sugestões sobre sua direção.
Como funciona o sistema ADAS?
A segurança de motoristas e pedestres depende de sistemas passivos e segurança ativa sistemas. O ADAS usa sistemas de segurança dinâmicos, como Radar/LiDAR de longo e médio alcance de última geração, sensores ultrassônicos, câmeras estáveis avançadas (frente, traseira e motorista), a mais recente interface de controle de direção automatizada e algoritmos baseados em visão .
Os aplicativos usados no sistema ADAS são divididos em chips separados chamados sistemas em um chip. Os sensores são conectados aos atuadores por meio de interfaces e unidades de controle.
Veículos autônomos use esses aplicativos para adquirir uma visão 360o ao redor e longe do carro. O sistema obtém entrada de várias fontes de dados, incluindo imagens, cobertura, resolução de objetos, visibilidade em condições de pouca luz e informações em tempo real.
O sistema LiDAR usa várias câmeras para transformar imagens 2D capturadas em 3D para que a visão computacional possa discernir entre objetos estáticos e em movimento.
Exemplos do mundo real do sistema ADAS
O ADAS tem muitos benefícios e exemplos do mundo real, como detecção de sonolência do motorista, adaptação de velocidade, sistema de navegação, estacionamento automático e visão noturna. Algumas características benéficas deste sistema incluem,
Sistema de Assistência de Faixa
O sistema ADAS, usando uma série de sensores, garante que o motorista não saia de uma pista acidentalmente. O sistema alertará o motorista se o veículo for visto à deriva, e os sistemas de assistência na pista também podem tomar ações corretivas simples para evitar sair da pista.
Controle de cruzeiro adaptativo
O ACC é extremamente benéfico para dirigir em rodovias onde é difícil controlar a velocidade de forma consistente por longos períodos. Com o ADAS, os veículos podem controlar automaticamente sua velocidade e aplicar freios com base no movimento de outros veículos.
Monitoramento de ponto cego
Recursos como monitoramento de ponto cego ajudam os motoristas a detectar veículos ou ciclistas para evitar situações perigosas. O sistema soará um alarme com a ajuda de sensores e câmeras se o veículo estiver tentando entrar em uma pista ocupada.
Sistema de frenagem de emergência
Frenagem de emergência e aviso de colisão usar uma variedade de câmeras e sensores para detectar a proximidade de outros veículos, animais, pedestres e outros objetos. O veículo avisará o motorista apertando os cintos de segurança ou tomando medidas proativas, como acionar os freios.
Sonolência / Detecção de Fadiga do Motorista
Reduza os acidentes rodoviários causados por motoristas que adormecem reunindo informações vitais do motorista a partir de pontos de referência faciais, como sonolência, olhar fixo, distração, emoção e muito mais. Essas imagens na cabine são anotadas com precisão e usadas para treinar modelos de ML.
Vantagens e Limitações
Enquanto o Recurso ADAS inclui maior segurança e conforto para os motoristas, não é sem seu quinhão de limitações e desafios.
Vantagens do Sistema ADAS:
- O ADAS melhora a segurança de motoristas e pedestres e ajuda a evitar colisões e acidentes fatais.
- It alerta o motorista aos perigos potenciais na estrada, julgando o comportamento de outros veículos e a atenção do motorista.
- Recursos de navegação, como iluminação automatizada, controle de cruzeiro, ponto cego e recursos de saída de faixa, ajudam a habilitar a segurança nas estradas.
- Também torna a condução confortável com estacionamento automático e reconhecimento de sinais de trânsito.
Limitações do sistema ADAS:
- A falta de treinamento e conhecimento dos recursos avançados do ADAS dificulta que os motoristas aproveitem completamente seus benefícios.
- O ADAS às vezes pode julgar mal os veículos nas rampas, assumindo que eles estão vindo diretamente para eles.
- Também é possível que os motoristas se tornem excessivamente dependentes desses sistemas e se distraiam ao dirigir.
- Os custos de instalação do sistema ADAS podem ser muito altos para os motoristas preferirem.
Importância dos dados de treinamento para construir modelos ADAS
O crescimento colossal do mercado de ADAS pode ser atribuído ao aumento da demanda por sistemas de direção mais seguros e confortáveis. Além disso, os imensos benefícios do ADAS em termos de redução na perda de vidas e propriedades e aumento de regras rigorosas impulsionam o desenvolvimento de sistemas avançados de assistência ao motorista.
O primeiro passo para construir um modelo ADAS é adquirir grandes quantidades de dados de treinamento. Cruciais para o desenvolvimento de sistemas ADAS são operações com uso intensivo de dados, como treinamento e inferência de aprendizado profundo.
O treinamento ajuda as redes neurais profundas a realizar tarefas de IA automotiva, como identificação de objetos, voz e reconhecimento de imagem, enquanto o treinamento de inferência ajuda o sistema a prever o resultado dos dados.
Por exemplo, quando o aplicativo está aprendendo a identificar vários objetos, ele precisa ser treinado intensivamente em milhares de imagens. Após carregar as imagens em uma rede neural profunda, ela está preparada para identificar a imagem.
Grandes quantidades de conjuntos de dados de treinamento rotulados e não rotulados são necessários para desenvolver condução autônoma sistemas que podem navegar com precisão em cenários de direção complexos. Dados sintéticos de vários sensores simulam cenários externos (veículos, pedestres, objetos, clima) também podem ser usados para modelos de treinamento.
Como Shaip lhe dá uma vantagem sobre a concorrência?
Para criar um modelo ADAS, você precisa colocar as mãos em conjuntos de dados de treinamento anotados e rotulados com precisão. É onde a proficiência e experiência da Shaip lhe dão uma vantagem sobre a concorrência.
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