ADAS

Apa itu ADAS? Pentingnya Data Pelatihan untuk melatih Model ADAS

Sebagian besar kecelakaan yang berhubungan dengan kendaraan terjadi karena kesalahan manusia. Meskipun Anda tidak dapat mencegah semua kecelakaan kendaraan, Anda dapat menghindari sebagian besar dari mereka. Teknologi canggih seperti ADAS, dengan bantuan antarmuka cerdas mesin-manusia, membantu pengemudi meningkatkan kemampuan mereka untuk memprediksi, menilai, dan bereaksi terhadap bahaya di jalan.

Sistem Bantuan Pengemudi Tingkat Lanjut atau industri ADAS meningkat dua kali lipat antara tahun 2015 dan 2020 dan mencapai $17 miliar pada tahun 2020. Selanjutnya, pasar ADAS diproyeksikan akan menyentuh $ 32 miliar 2023.

Oleh 2043, dekat dengan 95% Kendaraan yang terdaftar di AS akan dilengkapi dengan beberapa fitur ADAS seperti kamera spion, sensor parkir belakang, Deteksi Kelelahan, dan Blind Spot Warning. Contoh lain dari ADAS termasuk bantuan lane keep, rem darurat, dan cruise control adaptif, antara lain.

Apa itu ADAS?

ADAS adalah sistem cerdas yang dibangun ke dalam desain mobil yang membantu pengemudi dalam berkendara dan mengurangi kecelakaan kendaraan.

Sistem canggih ini memberikan informasi penting kepada pengemudi tentang lalu lintas, penutupan jalan, peringatan kemacetan, dan rute alternatif. Selain itu, sistem ini juga secara akurat menilai tingkat kelelahan dan gangguan pengemudi serta memberikan peringatan dan saran tentang mengemudi mereka.

Bagaimana Sistem ADAS Bekerja?

Keselamatan pengemudi dan pejalan kaki bergantung pada sistem pasif dan keamanan aktif sistem. ADAS menggunakan sistem keselamatan dinamis seperti Radar/LiDAR jarak jauh dan menengah yang canggih, sensor ultrasonik, kamera stabil yang canggih (depan, belakang, dan pengemudi), antarmuka kontrol mengemudi otomatis terbaru, dan algoritme berbasis penglihatan .

Aplikasi yang digunakan dalam sistem ADAS dibagi menjadi chip terpisah yang disebut sistem pada chip. Sensor terhubung ke aktuator melalui antarmuka dan unit kontrol.

Kendaraan otonom gunakan aplikasi tersebut untuk memperoleh penglihatan 360o di sekitar dan jauh dari mobil. Sistem mendapat masukan dari berbagai sumber data, termasuk pencitraan, cakupan, resolusi objek, visibilitas dalam kondisi pencahayaan rendah, dan informasi waktu nyata.

Sistem LiDAR menggunakan beberapa kamera untuk mengubah gambar 2D yang diambil menjadi 3D sehingga penglihatan komputer dapat membedakan antara objek statis dan bergerak.

Contoh dunia nyata dari sistem ADAS

ADAS memiliki banyak manfaat dan contoh nyata, seperti deteksi kantuk pengemudi, adaptasi kecepatan, sistem navigasi, parkir otomatis, dan penglihatan malam. Beberapa fitur menguntungkan dari sistem ini termasuk,

Kasus penggunaan Adas

  • Sistem Bantuan Jalur

    Sistem ADAS, menggunakan serangkaian sensor, memastikan pengemudi tidak keluar jalur secara tidak sengaja. Sistem akan memperingatkan pengemudi jika kendaraan terlihat melayang, dan sistem bantuan jalur juga dapat mengambil tindakan korektif sederhana untuk menghindari keluar jalur.

  • Kontrol Pelayaran Adaptif

    ACC sangat bermanfaat untuk mengemudi di jalan raya di mana sulit untuk mengontrol kecepatan secara konsisten dalam waktu yang lama. Dengan ADAS, kendaraan dapat secara otomatis mengontrol kecepatan dan mengerem berdasarkan pergerakan kendaraan lain.

  • Pemantauan Titik Buta

    Fitur seperti pemantauan blind-spot membantu pengemudi mendeteksi kendaraan atau pengendara sepeda untuk menghindari situasi berbahaya. Sistem akan membunyikan alarm dengan bantuan sensor dan kamera jika kendaraan mencoba bergerak ke jalur yang diduduki.

  • Sistem Pengereman Darurat

    Pengereman darurat dan peringatan tabrakan menggunakan berbagai kamera dan sensor untuk mendeteksi kedekatan dengan kendaraan lain, hewan, pejalan kaki, dan objek lainnya. Kendaraan akan memperingatkan pengemudi dengan mengencangkan sabuk pengaman atau mengambil tindakan proaktif seperti mengisi rem.

  • Pengemudi Mengantuk / Deteksi Kelelahan

    Kurangi kecelakaan di jalan yang disebabkan oleh pengemudi yang tertidur dengan mengumpulkan informasi penting pengemudi dari tanda-tanda wajah seperti kantuk, tatapan mata, gangguan, emosi, & lainnya. Gambar dalam kabin ini diberi anotasi secara akurat dan digunakan untuk melatih model ML.

Menghidupkan Kendaraan Otonom dengan Data Pelatihan Berkualitas Tinggi

Keuntungan dan Keterbatasan

Sementara fitur ADAS mencakup peningkatan keamanan dan kenyamanan bagi pengemudi, ini bukan tanpa batasan dan tantangan yang adil.

Keuntungan dari Sistem ADAS:

  • ADAS meningkatkan keselamatan pengemudi dan pejalan kaki serta membantu menghindari tabrakan dan kecelakaan fatal.
  • It memperingatkan pengemudi terhadap potensi bahaya di jalan dengan menilai perilaku kendaraan lain dan perhatian pengemudi.
  • Fitur navigasi seperti pencahayaan otomatis, cruise control, blind-spot, dan fitur keberangkatan jalur membantu dalam memungkinkan keselamatan jalan.
  • Itu juga membuat berkendara menjadi nyaman dengan parkir otomatis dan pengenalan rambu lalu lintas.

Keterbatasan sistem ADAS:

  • Kurangnya pelatihan dan kesadaran akan fitur-fitur canggih ADAS menyulitkan pengemudi untuk memanfaatkan manfaatnya sepenuhnya.
  • ADAS terkadang bisa salah menilai kendaraan di jalan landai, dengan asumsi mereka datang langsung ke arah mereka.
  • Mungkin juga pengemudi menjadi terlalu bergantung pada sistem ini dan menjadi terganggu dalam mengemudi mereka.
  • Biaya pemasangan sistem ADAS mungkin terlalu mahal bagi pengemudi untuk menyukainya.

Pentingnya Data Pelatihan untuk membangun Model ADAS

Model Adas Pertumbuhan kolosal pasar ADAS dapat dikaitkan dengan peningkatan permintaan akan sistem mengemudi yang lebih aman dan nyaman. Selain itu, manfaat ADAS yang sangat besar dalam hal pengurangan korban jiwa dan harta benda, dan peningkatan peraturan yang ketat mendorong pengembangan sistem bantuan pengemudi yang canggih.

Langkah pertama untuk membangun model ADAS adalah memperoleh sejumlah besar data pelatihan. Penting untuk pengembangan sistem ADAS adalah operasi data-intensif seperti pelatihan pembelajaran mendalam dan inferensi.

Pelatihan ini membantu jaringan saraf dalam untuk melakukan tugas AI otomotif seperti identifikasi objek, suara, dan pengenalan gambar, sedangkan pelatihan inferensi membantu sistem memprediksi hasil data.

Misalnya, ketika aplikasi sedang belajar mengidentifikasi berbagai objek, perlu dilatih secara intensif pada ribuan gambar. Setelah memuat gambar ke dalam jaringan saraf yang dalam, disiapkan untuk mengidentifikasi gambar.

Sejumlah besar set data pelatihan berlabel dan tidak berlabel diperlukan untuk dikembangkan mengemudi mandiri sistem yang dapat secara akurat menavigasi skenario mengemudi yang kompleks. Data sintetis dari simulasi beberapa sensor, skenario luar ruangan (kendaraan, pejalan kaki, objek, cuaca) juga dapat digunakan untuk model pelatihan.

Bagaimana Shaip Memberi Anda keunggulan dalam persaingan?

Untuk membangun model ADAS, Anda perlu mendapatkan set data pelatihan yang diberi anotasi dan label secara akurat. Di sinilah kemahiran dan pengalaman Shaip memberi Anda keunggulan dalam persaingan.

Kami menyediakan kumpulan data besar dari data pelatihan yang realistis dan dianotasi dengan baik. Teknologi kami yang telah terbukti memungkinkan Anda untuk menskalakan proyek Anda dengan cepat dan hemat biaya. Selain itu, kami juga menawarkan lingkungan mengemudi fotorealistik sintetis terbaik yang berfokus pada cuaca, pencahayaan, degradasi permukaan, dan banyak lagi.

Kami juga menyediakan klien dengan kumpulan data yang sepenuhnya disesuaikan berdasarkan kebutuhan proyek spesifik mereka. Kumpulan data pelatihan Shaip untuk kendaraan otonom adalah salah satu yang paling dicari oleh para pemimpin industri dan pakar otomotif.

Saatnya memadukan kecanggihan desain dengan inovasi teknologi ADAS secara strategis. Dengan cara ini, Anda dapat meningkatkan kendaraan sistem keamanan, performa berkendara, dan kenyamanan.

sosial Share