자동차와 관련된 대부분의 사고는 다음과 같은 이유로 발생합니다. 인간의 오류. 모든 교통사고를 예방할 수는 없지만 상당 부분은 피할 수 있습니다. 등의 첨단 기술을 ADAS, 기계-인간 지능형 인터페이스의 도움으로 운전자가 도로의 위험을 예측, 평가 및 대응하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
XNUMXD덴탈의 고급 운전자 지원 시스템 또는 ADAS 산업은 2015년에서 2020년 사이에 규모가 두 배로 증가하여 17년에는 2020억 달러에 이르렀습니다. 또한 ADAS 시장은 32에 의해 $ 2023 억.
2043함으로써, 95 % 가까이 의 미국 등록 차량에는 후방 카메라, 후방 주차 센서, 피로 감지 및 사각지대 경고와 같은 여러 ADAS 기능이 장착될 것입니다. ADAS의 다른 예로는 차선 유지 지원, 비상 브레이크 및 적응형 크루즈 컨트롤 등이 있습니다.
ADAS란?
ADAS는 자동차 설계에 내장된 지능형 시스템으로 운전자를 돕다 운전 및 차량 사고 감소.
이러한 고급 시스템은 교통, 도로 폐쇄, 정체 경고 및 대체 경로에 대한 중요한 정보를 운전자에게 제공합니다. 또한 이러한 시스템은 운전자의 피로도와 주의 산만을 정확하게 판단하고 운전에 관한 경고 및 제안을 제공합니다.
ADAS 시스템은 어떻게 작동합니까?
운전자와 보행자의 안전은 수동 시스템과 능동 안전 시스템. ADAS는 최첨단 장거리 및 중거리 레이더/LiDAR, 초음파 센서, 고급 스테이블 카메라(전방, 후방, 운전자), 최신 자동 주행 제어 인터페이스 및 비전 기반 알고리즘과 같은 동적 안전 시스템을 사용합니다. .
ADAS 시스템에서 사용되는 응용 프로그램은 시스템 온 칩이라고 하는 별도의 칩으로 나뉩니다. 센서는 인터페이스 및 제어 장치를 통해 액추에이터에 연결됩니다.
자율 주행 차 이러한 응용 프로그램을 사용하여 차 주변과 차에서 떨어진 곳에서 360o 시야를 확보하십시오. 시스템은 이미징, 적용 범위, 물체 해상도, 저조도 조건에서의 가시성, 실시간 정보를 포함한 여러 데이터 소스로부터 입력을 받습니다.
LiDAR 시스템은 여러 대의 카메라를 사용하여 캡처된 2D 이미지를 3D로 변환하여 컴퓨터 비전이 정지된 물체와 움직이는 물체를 식별할 수 있도록 합니다.
ADAS 시스템의 실제 사례
ADAS에는 운전자 졸음 감지, 속도 적응, 네비게이션 시스템, 자동 주차 및 야간 투시경. 이 시스템의 몇 가지 유익한 기능은 다음과 같습니다.
레인 어시스트 시스템
일련의 센서를 사용하는 ADAS 시스템은 운전자가 실수로 차선을 이탈하지 않도록 합니다. 이 시스템은 차량이 표류하는 것이 보이면 운전자에게 경고하고, 차선 지원 시스템은 차선을 벗어나지 않도록 간단한 수정 조치를 취할 수도 있습니다.
적응 형 크루즈 컨트롤
ACC는 장기간에 걸쳐 지속적으로 속도를 제어하기 어려운 고속도로에서 운전할 때 매우 유용합니다. ADAS를 사용하면 차량이 자동으로 속도를 제어하고 다른 차량의 움직임에 따라 브레이크를 적용할 수 있습니다.
사각 지대 모니터링
사각지대 모니터링과 같은 기능은 운전자가 위험한 상황을 피하기 위해 차량이나 자전거를 감지하는 데 도움이 됩니다. 차량이 점유 차선으로 이동하려고 하면 시스템이 센서와 카메라의 도움으로 경보를 울립니다.
비상 제동 시스템
비상 제동 및 충돌 경고 다양한 카메라와 센서를 사용하여 다른 차량, 동물, 보행자 및 기타 물체와의 근접성을 감지합니다. 차량은 안전 벨트를 조이거나 브레이크 충전과 같은 사전 조치를 취하여 운전자에게 경고합니다.
운전자 졸음/피로 감지
졸음, 시선, 주의 산만, 감정 등과 같은 안면 랜드마크에서 중요한 운전자 정보를 수집하여 졸음으로 인한 도로 사고를 줄입니다. 이러한 기내 이미지는 정확하게 주석을 달고 ML 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
장점과 한계
동안 ADAS 기능 운전자를 위한 향상된 안전과 편안함을 포함하지만 한계와 도전의 공정한 몫이 없습니다.
ADAS 시스템의 장점:
- ADAS는 운전자와 보행자의 안전을 향상시키고 충돌 및 치명적인 사고를 방지합니다.
- It 운전자에게 경고 다른 차량의 행동과 운전자의 주의를 판단하여 도로의 잠재적인 위험을 감지합니다.
- 자동 조명, 크루즈 컨트롤, 사각지대 및 차선 이탈 기능과 같은 탐색 기능은 도로 안전을 구현하는 데 도움이 됩니다.
- 또한 자동주차 및 교통표지판 인식으로 편안한 운전이 가능합니다.
ADAS 시스템의 한계:
- ADAS의 고급 기능에 대한 교육 및 인식 부족으로 인해 운전자는 ADAS의 이점을 완전히 활용하기가 어렵습니다.
- ADAS는 경사로에서 차량이 직접 접근한다고 가정할 때 때때로 차량을 잘못 판단할 수 있습니다.
- 운전자가 이러한 시스템에 과도하게 의존하여 운전에 주의가 산만해지는 것도 가능합니다.
- 운전자가 선호하기에는 ADAS 시스템의 설치 비용이 너무 높을 수 있습니다.
ADAS 모델 구축을 위한 학습 데이터의 중요성
ADAS 시장의 엄청난 성장은 보다 안전하고 편안한 운전 시스템에 대한 수요 증가에 기인할 수 있습니다. 또한 인명 및 재산 손실 감소와 엄격한 규칙의 증가 측면에서 ADAS의 엄청난 이점은 고급 운전자 지원 시스템의 개발을 촉진합니다.
ADAS 모델 구축을 위한 첫 번째 단계는 방대한 양의 훈련 데이터. ADAS 시스템 개발의 핵심은 딥 러닝 교육 및 추론과 같은 데이터 집약적 작업입니다.
훈련은 심층 신경망이 객체 식별, 음성 및 이미지 인식과 같은 자동차 AI 작업을 수행하는 데 도움이 되며 추론 훈련은 시스템이 데이터 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어 애플리케이션이 다양한 객체를 식별하는 방법을 학습할 때 수천 개의 이미지에 대해 집중적으로 학습해야 합니다. 이미지를 심층 신경망에 로드한 후 이미지를 식별할 준비가 됩니다.
많은 양의 레이블이 지정되거나 레이블이 지정되지 않은 훈련 데이터 세트가 개발에 필요합니다. 자율 주행 복잡한 운전 시나리오를 정확하게 탐색할 수 있는 시스템. 여러 센서의 합성 데이터 시뮬레이션, 실외 시나리오(차량, 보행자, 물체, 날씨)도 훈련 모델에 사용할 수 있습니다.
Shaip은 어떻게 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니까?
ADAS 모델을 구축하려면 정확하게 주석이 달려 있고 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 손에 넣어야 합니다. Shaip의 숙련도와 경험이 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 곳입니다.
우리는 사실적이고 주석이 잘 달린 훈련 데이터의 방대한 데이터 세트를 제공합니다. 당사의 입증된 기술을 통해 프로젝트를 빠르고 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다. 또한 날씨, 조명, 노면 열화 등에 초점을 맞춘 최고 수준의 합성 실사 주행 환경을 제공합니다.
또한 고객의 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 완전히 맞춤화된 데이터 세트를 고객에게 제공합니다. 자율 주행 차량용 Shaip 훈련 데이터 세트 업계 리더와 자동차 전문가들이 가장 많이 찾는 제품 중 하나입니다.
디자인의 정교함과 ADAS 기술의 혁신을 전략적으로 결합해야 할 때입니다. 이 방법으로 차량을 향상시킬 수 있습니다. 안전 시스템, 주행 성능 및 편안함.
