Hầu hết các vụ tai nạn liên quan đến phương tiện đều xảy ra do lỗi của con người. Mặc dù bạn không thể ngăn chặn tất cả các vụ tai nạn xe cộ, nhưng bạn có thể tránh được một phần đáng kể trong số đó. Các công nghệ tiên tiến như ADAS, với sự trợ giúp của giao diện thông minh giữa máy và người, đang giúp người lái xe cải thiện khả năng dự đoán, đánh giá và phản ứng trước những nguy hiểm trên đường.
Sản phẩm Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao hoặc ngành ADAS đã tăng gấp đôi quy mô từ năm 2015 đến năm 2020 và đạt 17 tỷ đô la vào năm 2020. Hơn nữa, thị trường ADAS dự kiến sẽ chạm $ 32 tỷ bởi 2023.
By 2043, gần 95% Các xe đã đăng ký tại Hoa Kỳ sẽ được trang bị một số tính năng ADAS như camera chiếu hậu, cảm biến đỗ xe phía sau, Phát hiện điểm mệt mỏi và Cảnh báo điểm mù. Các ví dụ khác của ADAS bao gồm hỗ trợ giữ làn đường, phanh khẩn cấp và điều khiển hành trình thích ứng, trong số những người khác.
ADAS là gì?
ADAS là một hệ thống thông minh được tích hợp trong thiết kế xe hơi giúp hỗ trợ người lái xe trong việc lái xe và giảm thiểu tai nạn xe cộ.
Các hệ thống tiên tiến này cung cấp thông tin quan trọng cho người lái xe về giao thông, đường bị cấm, cảnh báo tắc nghẽn và các tuyến đường thay thế. Ngoài ra, các hệ thống này cũng đánh giá chính xác mức độ mệt mỏi và mất tập trung của người lái xe, đồng thời đưa ra các cảnh báo và đề xuất liên quan đến việc lái xe của họ.
Hệ thống ADAS hoạt động như thế nào?
Sự an toàn của người lái xe và người đi bộ phụ thuộc vào hệ thống thụ động và an toàn tích cực các hệ thống. ADAS sử dụng các hệ thống an toàn động như Radar / LiDAR tầm xa và tầm trung hiện đại, cảm biến siêu âm, camera ổn định tiên tiến (phía trước, phía sau và người lái), giao diện điều khiển lái xe tự động mới nhất và các thuật toán dựa trên tầm nhìn .
Các ứng dụng được sử dụng trong hệ thống ADAS được chia thành các chip riêng biệt gọi là hệ thống trên một chip. Các cảm biến được kết nối với bộ truyền động thông qua các giao diện và bộ điều khiển.
Xe tự hành sử dụng các ứng dụng như vậy để có được tầm nhìn 360o xung quanh và từ xa ô tô. Hệ thống nhận đầu vào từ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm hình ảnh, vùng phủ sóng, độ phân giải đối tượng, khả năng hiển thị trong điều kiện ánh sáng yếu và thông tin thời gian thực.
Hệ thống LiDAR sử dụng một số camera để chuyển đổi hình ảnh 2D đã chụp thành 3D để thị giác máy tính có thể phân biệt giữa các vật thể tĩnh và vật thể chuyển động.
Các ví dụ trong thế giới thực về hệ thống ADAS
ADAS có nhiều lợi ích và ví dụ trong thế giới thực, chẳng hạn như phát hiện người lái xe buồn ngủ, điều chỉnh tốc độ, hệ thống định vị, bãi đậu xe tự động và tầm nhìn ban đêm. Một số tính năng hữu ích của hệ thống này bao gồm,
Hệ thống hỗ trợ làn đường
Hệ thống ADAS, sử dụng một loạt cảm biến, đảm bảo người lái không vô tình khởi hành chệch làn đường. Hệ thống sẽ cảnh báo người lái nếu thấy xe bị trôi, và hệ thống hỗ trợ làn đường cũng có thể thực hiện các hành động khắc phục đơn giản để tránh chạy chệch làn đường.
Kiểm soát hành trình thích ứng
ACC vô cùng hữu ích khi lái xe trên đường cao tốc, nơi khó kiểm soát tốc độ nhất quán trong thời gian dài. Với ADAS, các phương tiện có thể tự động kiểm soát tốc độ của mình và áp dụng phanh dựa trên chuyển động của các phương tiện khác.
Giám sát điểm mù
Các tính năng như giám sát điểm mù giúp người lái xe phát hiện các phương tiện hoặc người đi xe đạp để tránh các tình huống nguy hiểm. Hệ thống sẽ phát ra âm thanh báo động với sự hỗ trợ của cảm biến và camera nếu phương tiện đang cố gắng di chuyển vào làn đường bị chiếm dụng.
Hệ thống phanh khẩn cấp
Phanh khẩn cấp và cảnh báo va chạm sử dụng nhiều loại camera và cảm biến để phát hiện khoảng cách của các phương tiện, động vật, người đi bộ và các vật thể khác. Xe sẽ cảnh báo người lái bằng cách thắt chặt dây an toàn hoặc chủ động thực hiện các hành động như sạc phanh.
Người lái xe buồn ngủ / phát hiện mệt mỏi
Giảm thiểu tai nạn trên đường do người lái xe ngủ gật bằng cách thu thập thông tin quan trọng của người lái xe từ các điểm mốc trên khuôn mặt như buồn ngủ, nhìn thẳng vào mắt, mất tập trung, cảm xúc, v.v. Những hình ảnh trong cabin này được chú thích chính xác và được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML.
Cung cấp sức mạnh cho Xe tự hành với dữ liệu đào tạo chất lượng cao
Ưu điểm và Hạn chế
Trong khi Tính năng ADAS bao gồm nâng cao sự an toàn và thoải mái cho người lái xe, nó không phải là không có những hạn chế và thách thức được chia sẻ một cách công bằng.
Ưu điểm của Hệ thống ADAS:
- ADAS cải thiện sự an toàn của người lái xe và người đi bộ, đồng thời giúp tránh va chạm và tai nạn chết người.
- It cảnh báo người lái xe nguy hiểm tiềm ẩn trên đường bằng cách đánh giá hành vi của các phương tiện khác và sự chú ý của người lái xe.
- Các tính năng điều hướng như đèn chiếu sáng tự động, kiểm soát hành trình, điểm mù và các tính năng khởi hành làn đường giúp đảm bảo an toàn trên đường.
- Nó cũng giúp lái xe thoải mái với tính năng nhận dạng biển báo giao thông và đỗ xe tự động.
Hạn chế của hệ thống ADAS:
- Việc thiếu đào tạo và nhận thức về các tính năng tiên tiến của ADAS khiến người lái xe khó có thể tận dụng lợi ích của nó một cách trọn vẹn.
- ADAS đôi khi có thể đánh giá sai các phương tiện trên đường dốc, cho rằng chúng đang lao thẳng vào chúng.
- Cũng có thể người lái xe quá phụ thuộc vào các hệ thống này và trở nên mất tập trung trong việc lái xe.
- Chi phí lắp đặt hệ thống ADAS có thể quá cao đối với những người lái xe thích nó.
Tầm quan trọng của Dữ liệu đào tạo để xây dựng Mô hình ADAS
Sự tăng trưởng khổng lồ của thị trường ADAS có thể là do sự gia tăng nhu cầu về các hệ thống lái xe an toàn và thoải mái hơn. Ngoài ra, những lợi ích to lớn của ADAS trong việc giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, đồng thời tăng cường các quy định nghiêm ngặt thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến.
Bước đầu tiên để xây dựng mô hình ADAS là thu được số lượng lớn dữ liệu đào tạo. Điều quan trọng đối với sự phát triển của hệ thống ADAS là các hoạt động sử dụng nhiều dữ liệu như đào tạo học sâu và suy luận.
Khóa đào tạo giúp các mạng thần kinh sâu thực hiện các tác vụ AI trên ô tô như nhận dạng đối tượng, nhận dạng giọng nói và hình ảnh, trong khi đào tạo suy luận giúp hệ thống dự đoán kết quả dữ liệu.
Ví dụ: khi ứng dụng đang học cách xác định các đối tượng khác nhau, nó cần được đào tạo chuyên sâu về hàng nghìn hình ảnh. Sau khi tải hình ảnh vào một mạng nơron sâu, nó được chuẩn bị để nhận dạng hình ảnh.
Cần một lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và không được gắn nhãn để phát triển lái xe tự trị hệ thống có thể điều hướng chính xác các tình huống lái xe phức tạp. Dữ liệu tổng hợp từ nhiều cảm biến mô phỏng, các kịch bản ngoài trời (xe cộ, người đi bộ, đồ vật, thời tiết) cũng có thể được sử dụng cho các mô hình huấn luyện.
Làm thế nào để Shaip mang lại cho bạn lợi thế so với đối thủ?
Để xây dựng một mô hình ADAS, bạn cần nắm bắt được các tập dữ liệu đào tạo được chú thích và gắn nhãn chính xác. Đó là nơi mà sự thành thạo và kinh nghiệm của Shaip giúp bạn có lợi thế hơn so với đối thủ.
Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu khổng lồ về dữ liệu đào tạo thực tế và được chú thích tốt. Công nghệ đã được chứng minh của chúng tôi cho phép bạn mở rộng quy mô dự án của mình một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Hơn nữa, chúng tôi cũng cung cấp môi trường lái xe quang thực tổng hợp hàng đầu tập trung vào thời tiết, ánh sáng, sự xuống cấp bề mặt và hơn thế nữa.
Chúng tôi cũng cung cấp cho khách hàng bộ dữ liệu hoàn toàn tùy chỉnh dựa trên các yêu cầu dự án cụ thể của họ. Bộ dữ liệu đào tạo Shaip cho xe tự hành là một trong những sản phẩm được các nhà lãnh đạo ngành và các chuyên gia ô tô săn lùng nhiều nhất.
Đã đến lúc kết hợp một cách chiến lược sự tinh tế của thiết kế với sự đổi mới trong công nghệ ADAS. Bằng cách này, bạn có thể nâng cao phương tiện hệ thống an toàn, hiệu suất lái xe và sự thoải mái.
