ADAS

ADASとは何ですか? ADASモデルをトレーニングするためのトレーニングデータの重要性

車両に関連する事故のほとんどは、 ヒューマンエラー。 すべての自動車事故を防ぐことはできませんが、それらのかなりの部分を避けることができます。 などの高度な技術 ADASは、機械と人間のインテリジェントなインターフェースの助けを借りて、ドライバーが道路上の危険を予測、評価、対応する能力を向上させるのに役立ちます。

世界 先進運転支援システム またはADAS業界は2015年から2020年の間に17倍の規模になり、2020年にはXNUMX億ドルに達しました。さらに、ADAS市場は 32によって$ 2023億.

2043によって、 95%近く 米国で登録された車両の多くには、バックカメラ、リアパーキングセンサー、疲労検知、死角警告など、いくつかのADAS機能が搭載されます。 ADASの他の例には、車線維持支援、緊急ブレーキ、アダプティブクルーズコントロールなどがあります。

ADASとは何ですか?

ADASは、カーデザインに組み込まれたインテリジェントシステムです。 ドライバーを支援します 運転と自動車事故の削減に。

これらの高度なシステムは、交通、道路の閉鎖、渋滞の警告、および代替ルートに関する重要な情報をドライバーに提供します。 さらに、これらのシステムは、ドライバーの倦怠感や注意散漫を正確に判断し、運転に関するアラートや提案を提供します。

ADASシステムはどのように機能しますか?

ドライバーと歩行者の安全はパッシブシステムと アクティブセーフティ システム。 ADASは、最先端の長距離および中距離レーダー/ LiDAR、超音波センサー、先進安定カメラ(フロント、リア、ドライバー)、最新の自動運転制御インターフェース、ビジョンベースのアルゴリズムなどの動的安全システムを使用しています。

ADASシステムで使用されるアプリケーションは、システムオンチップと呼ばれる個別のチップに分割されます。 センサーは、インターフェースとコントロールユニットを介してアクチュエーターに接続されています。

自動運転車 このようなアプリケーションを使用して、車の周囲および車から離れた場所で360度の視力を取得します。 システムは、イメージング、カバレッジ、オブジェクトの解像度、低照度条件での可視性、リアルタイム情報など、複数のデータソースから入力を取得します。

LiDARシステムは、複数のカメラを使用して、キャプチャされた2D画像を3Dに変換し、コンピュータービジョンが静止オブジェクトと移動オブジェクトを識別できるようにします。

ADASシステムの実際の例

ADASには、ドライバーの眠気の検出、速度の適応、 ナビゲーションシステム、自動駐車、暗視。 このシステムのいくつかの有益な機能は次のとおりです。

Adasのユースケース

  • レーンアシストシステム

    ADASシステムは、一連のセンサーを使用して、ドライバーが誤って車線から逸脱しないようにします。 車両がドリフトしているのが見られると、システムはドライバーに警告します。また、車線支援システムは、車線からの逸脱を回避するための簡単な是正措置を講じることもできます。

  • アダプティブクルーズコントロール

    ACCは、長期間にわたって一貫して速度を制御することが難しい高速道路での運転に非常に役立ちます。 ADASを使用すると、車両は自動的に速度を制御し、他の車両の動きに基づいてブレーキをかけることができます。

  • ブラインドスポットモニタリング

    ブラインドスポットモニタリングなどの機能は、ドライバーが危険な状況を回避するために車両やサイクリストを検出するのに役立ちます。 車両が占有レーンに移動しようとすると、システムはセンサーとカメラの助けを借りてアラームを鳴らします。

  • 緊急ブレーキシステム

    緊急ブレーキと 衝突警告 さまざまなカメラやセンサーを使用して、他の車両、動物、歩行者、その他の物体への接近を検出します。 車両は、シートベルトを締めたり、ブレーキをかけるなどの積極的な行動をとることによって、ドライバーに警告します。

  • ドライバーの眠気/倦怠感の検出

    眠気、視線、注意散漫、感情などの顔のランドマークから重要なドライバー情報を収集することにより、ドライバーが眠りに落ちることによって引き起こされる交通事故を減らします。 これらのキャビン内画像は正確に注釈が付けられ、MLモデルのトレーニングに使用されます。

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利点と制限

一方、 ADAS機能 ドライバーの安全性と快適性の向上が含まれていますが、制限と課題の公平な共有がないわけではありません。

ADASシステムの利点:

  • ADASは、ドライバーと歩行者の安全性を向上させ、衝突や致命的な事故を回避するのに役立ちます。
  • It ドライバーに警告 他の車両の行動とドライバーの注意を判断することにより、道路上の潜在的な危険に対処します。
  • 自動照明、クルーズコントロール、死角、車線逸脱機能などのナビゲーション機能は、交通安全を実現するのに役立ちます。
  • また、自動駐車や交通標識認識で快適に運転できます。

ADASシステムの制限:

  • ADASの高度な機能に関するトレーニングと認識が不足しているため、ドライバーがその利点を完全に活用することは困難です。
  • ADASは、ランプに直接来ていると仮定して、ランプ上の車両を誤って判断することがあります。
  • また、ドライバーがこれらのシステムに過度に依存し、運転に気を取られる可能性もあります。
  • ADASシステムの設置コストは、ドライバーがそれを好むには高すぎる可能性があります。

ADASモデルを構築するためのトレーニングデータの重要性

アダスモデル ADAS市場の巨大な成長は、より安全でより快適な運転システムに対する需要の増加に起因する可能性があります。 さらに、人命と財産の損失の削減、および厳格な規則の増加という点でのADASの計り知れない利点は、先進運転支援システムの開発を推進しています。

ADASモデルを構築するための最初のステップは、大量の トレーニングデータ。 ADASシステムの開発にとって重要なのは、深層学習トレーニングや推論などのデータ集約型の操作です。

トレーニングは、ディープニューラルネットワークがオブジェクトの識別、音声、画像認識などの自動車用AIタスクを実行するのに役立ち、推論トレーニングは、システムがデータの結果を予測するのに役立ちます。

たとえば、アプリケーションがさまざまなオブジェクトの識別を学習している場合、何千もの画像について集中的にトレーニングする必要があります。 画像をディープニューラルネットワークにロードした後、画像を識別する準備が整います。

開発するには、ラベル付きおよびラベルなしの大量のトレーニングデータセットが必要です 自動運転 複雑な運転シナリオを正確にナビゲートできるシステム。 複数のセンサーからの合成データがシミュレートし、屋外シナリオ(車両、歩行者、物体、天気)もモデルのトレーニングに使用できます。

Shaipはどのようにして競争に勝ちますか?

ADASモデルを構築するには、正確に注釈が付けられ、ラベルが付けられたトレーニングデータセットを入手する必要があります。 Shaipの熟練度と経験が競争に勝る場所です。

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