Ajali nyingi zinazohusiana na magari hutokea kutokana na makosa ya kibinadamu. Ingawa huwezi kuzuia ajali zote za magari, unaweza kuepuka sehemu kubwa yazo. Teknolojia za hali ya juu kama vile ADAS, kwa usaidizi wa kiolesura cha akili cha mashine-binadamu, wanasaidia madereva kuboresha uwezo wao wa kutabiri, kutathmini na kuguswa na hatari barabarani.
The Mfumo wa Usaidizi wa Dereva wa hali ya juu au tasnia ya ADAS iliongezeka maradufu kati ya 2015 na 2020 na kufikia dola bilioni 17 mnamo 2020. Zaidi ya hayo, soko la ADAS linatarajiwa kugusa $ 32 bilioni na 2023.
By 2043, karibu 95% ya magari yaliyosajiliwa Marekani yatawekwa vipengele kadhaa vya ADAS kama vile kamera ya nyuma, vitambuzi vya maegesho ya nyuma, Utambuzi wa Uchovu na Onyo la Mahali Usipoona. Mifano mingine ya ADAS ni pamoja na usaidizi wa kuweka njia, breki ya dharura, na udhibiti wa cruise, miongoni mwa mengine.
ADAS ni nini?
ADAS ni mfumo wa akili uliojengwa katika muundo wa gari ambao husaidia dereva katika kuendesha na kupunguza ajali za magari.
Mifumo hii ya kina hutoa taarifa muhimu kwa dereva kuhusu trafiki, kufungwa kwa barabara, maonyo ya msongamano na njia mbadala. Zaidi ya hayo, mifumo hii pia inahukumu kwa usahihi viwango vya uchovu wa madereva na vikwazo na kutoa arifa na mapendekezo kuhusu uendeshaji wao.
Je! Mfumo wa ADAS hufanyaje kazi?
Usalama wa madereva na watembea kwa miguu hutegemea mifumo ya passiv na usalama hai mifumo. ADAS hutumia mifumo dhabiti ya usalama kama vile Rada/LiDAR ya kisasa zaidi na ya masafa ya kati, vitambuzi vya angani, kamera thabiti za hali ya juu (mbele, nyuma na dereva), kiolesura cha hivi punde cha udhibiti wa uendeshaji otomatiki, na algoriti zinazotegemea maono. .
Programu zinazotumiwa katika mfumo wa ADAS zimegawanywa katika chips tofauti zinazoitwa mifumo kwenye chip. Sensorer zimeunganishwa kwa waendeshaji kupitia miingiliano na vitengo vya kudhibiti.
Magari yanayojitegemea tumia programu kama hizo kupata maono ya 360o karibu na mbali na gari. Mfumo hupokea ingizo kutoka kwa vyanzo vingi vya data, ikijumuisha upigaji picha, ufunikaji, utatuzi wa kitu, mwonekano katika hali ya mwanga wa chini na maelezo ya wakati halisi.
Mfumo wa LiDAR hutumia kamera kadhaa kubadilisha picha za 2D zilizonaswa kuwa 3D ili maono ya kompyuta yaweze kutambua kati ya vitu tuli na vinavyosonga.
Mifano ya Ulimwengu Halisi ya mfumo wa ADAS
ADAS ina manufaa mengi na mifano ya ulimwengu halisi, kama vile ugunduzi wa usingizi wa madereva, kukabiliana na kasi, mfumo wa urambazaji, maegesho ya kiotomatiki, na maono ya usiku. Baadhi ya vipengele vya manufaa vya mfumo huu ni pamoja na,
Mfumo wa Msaada wa Njia
Mfumo wa ADAS, kwa kutumia mfululizo wa vitambuzi, huhakikisha kwamba dereva haondoki kwenye njia kimakosa. Mfumo utamtahadharisha dereva ikiwa gari litaonekana likielea, na mifumo ya usaidizi wa njia inaweza pia kuchukua hatua rahisi za kurekebisha ili kuepuka kukimbia nje ya njia.
Udhibiti wa Usafiri wa Haraka
ACC ni ya manufaa sana kwa kuendesha gari kwenye barabara kuu ambapo ni vigumu kudhibiti kasi mfululizo kwa muda mrefu. Kwa ADAS, magari yanaweza kudhibiti kasi yao kiotomatiki na kufunga breki kulingana na mwendo wa magari mengine.
Ufuatiliaji wa Blind Spot
Vipengele kama vile ufuatiliaji wa bila macho huwasaidia madereva kutambua magari au waendesha baiskeli ili kuepuka hali hatari. Mfumo utapiga kengele kwa usaidizi wa sensorer na kamera ikiwa gari linajaribu kuhamia kwenye njia iliyochukuliwa.
Mfumo wa Ufungaji wa Dharura
Breki ya dharura na onyo la mgongano kutumia aina mbalimbali za kamera na vitambuzi kutambua ukaribu wa magari, wanyama, watembea kwa miguu na vitu vingine. Gari itamwonya dereva kwa kukaza mikanda ya usalama au kuchukua hatua madhubuti kama vile kuchaji breki.
Kusinzia kwa Dereva / Kugundua Uchovu
Punguza ajali za barabarani zinazosababishwa na madereva kulala usingizi kwa kukusanya maelezo muhimu ya madereva kutoka alama za uso kama vile kusinzia, kutazama kwa macho, ovyo, hisia na mengine. Picha hizi za ndani ya kabati zimefafanuliwa kwa usahihi na hutumika kwa mafunzo ya miundo ya ML.
Faida na Mapungufu
Wakati Kipengele cha ADAS inajumuisha usalama ulioimarishwa na faraja kwa madereva, si bila sehemu yake ya haki ya mapungufu na changamoto.
Manufaa ya Mfumo wa ADAS:
- ADAS huboresha usalama wa madereva na watembea kwa miguu na husaidia kuzuia migongano na ajali mbaya.
- It anamtahadharisha dereva kwa hatari zinazoweza kutokea barabarani kwa kuhukumu tabia ya magari mengine na umakini wa dereva.
- Vipengele vya urambazaji kama vile taa za kiotomatiki, udhibiti wa safari, mahali pasipoona, na vipengele vya kuondoka kwa njia husaidia katika kuwezesha usalama barabarani.
- Pia hurahisisha kuendesha gari kwa maegesho ya kiotomatiki na utambuzi wa alama za trafiki.
Mapungufu ya mfumo wa ADAS:
- Ukosefu wa mafunzo na ufahamu wa vipengele vya juu vya ADAS hufanya iwe vigumu kwa madereva kuchukua faida zake kikamilifu.
- Wakati fulani ADAS inaweza kuhukumu vibaya magari kwenye njia panda, ikidhani kuwa yanakuja kwao moja kwa moja.
- Inawezekana pia kwamba madereva wanategemea zaidi mifumo hii na kuwa na wasiwasi katika uendeshaji wao.
- Gharama za usakinishaji wa mfumo wa ADAS zinaweza kuwa juu sana kwa madereva kuupendelea.
Umuhimu wa Data ya Mafunzo ili kuunda Miundo ya ADAS
Ukuaji mkubwa wa soko la ADAS unaweza kuhusishwa na kuongezeka kwa mahitaji ya mifumo salama na ya starehe zaidi ya kuendesha gari. Zaidi ya hayo, manufaa makubwa ya ADAS katika suala la kupunguza upotevu wa maisha na mali, na kuongezeka kwa sheria kali huchochea maendeleo ya mifumo ya juu ya usaidizi wa madereva.
Hatua ya kwanza kuelekea kujenga modeli ya ADAS ni kupata kiasi kikubwa cha data ya mafunzo. Muhimu kwa uundaji wa mifumo ya ADAS ni shughuli zinazotumia data nyingi kama vile mafunzo ya kina na makisio.
Mafunzo husaidia mitandao ya kina ya neva kutekeleza majukumu ya gari ya AI kama vile utambuzi wa kitu, sauti na utambuzi wa picha, wakati mafunzo ya makisio husaidia mfumo kutabiri matokeo ya data.
Kwa mfano, wakati programu inajifunza kutambua vitu mbalimbali, inahitaji kufunzwa kwa kina kuhusu maelfu ya picha. Baada ya kupakia picha kwenye mtandao wa kina wa neva, imeandaliwa kutambua picha.
Kiasi kikubwa cha seti za mafunzo zenye lebo na zisizo na lebo zinahitajika ili kutengenezwa uhuru wa kuendesha gari mifumo ambayo inaweza kuabiri kwa usahihi matukio changamano ya kuendesha gari. Data ya syntetisk kutoka kwa vitambuzi vingi huiga, matukio ya nje (magari, watembea kwa miguu, vitu, hali ya hewa) pia inaweza kutumika kwa miundo ya mafunzo.
Je, Shaip Anakupa vipi makali juu ya shindano hilo?
Ili kuunda muundo wa ADAS, unahitaji kupata mikono yako kwenye hifadhidata za mafunzo zilizofafanuliwa na kuwekewa lebo kwa usahihi. Hapo ndipo ustadi na uzoefu wa Shaip hukupa makali juu ya shindano.
Tunatoa seti kubwa za data za mafunzo ya kweli na yaliyofafanuliwa vyema. Teknolojia yetu iliyothibitishwa hukuruhusu kuongeza mradi wako haraka na kwa gharama nafuu. Zaidi ya hayo, tunatoa pia mazingira ya hali ya juu ya usanii ya uendeshaji picha yanayozingatia hali ya hewa, mwangaza, uharibifu wa uso, na zaidi.
Pia tunawapa wateja seti za data zilizobinafsishwa kulingana na mahitaji yao mahususi ya mradi. Seti ya data ya mafunzo ya Shaip kwa magari yanayojiendesha ni mojawapo ya inayotafutwa sana na viongozi wa sekta na wataalam wa magari.
Ni wakati wa kuchanganya kimkakati ustadi wa muundo na uvumbuzi katika teknolojia ya ADAS. Kwa njia hii, unaweza kuboresha gari mifumo ya usalama, utendaji wa kuendesha gari, na faraja.
