大多数与车辆有关的事故是由于 人为错误. 尽管您无法避免所有车辆事故，但您可以避免其中很大一部分。 先进技术，例如 ADAS借助人机智能界面，帮助驾驶员提高预测、评估和应对道路危险的能力。
高级驾驶辅助系统 或 ADAS 行业的规模在 2015 年至 2020 年间翻了一番，到 17 年达到 2020 亿美元。此外，预计 ADAS 市场将触及 $十亿32 2023通过.
通过2043， 接近95％ 的美国注册车辆将配备多项 ADAS 功能，例如后视摄像头、后停车传感器、疲劳检测和盲点警告。 ADAS 的其他示例包括车道保持辅助、紧急制动和自适应巡航控制等。
什么是 ADAS？
ADAS 是一种内置于汽车设计中的智能系统， 协助司机 在驾驶和减少车辆事故方面。
这些先进的系统为驾驶员提供有关交通、道路封闭、拥堵警告和替代路线的重要信息。 此外，这些系统还可以准确判断驾驶员的疲劳程度和分心情况，并提供有关其驾驶的警报和建议。
ADAS 系统如何工作？
驾驶员和行人的安全取决于被动系统和 主动安全 系统。 ADAS 使用动态安全系统，例如最先进的远程和中程雷达/激光雷达、超声波传感器、先进的稳定摄像头（前、后和驾驶员）、最新的自动驾驶控制界面和基于视觉的算法.
ADAS 系统中使用的应用程序被划分为单独的芯片，称为片上系统。 传感器通过接口和控制单元连接到执行器。
自动驾驶汽车 使用此类应用程序来获取汽车周围和远离汽车的 360 度全景。 该系统从多个数据源获取输入，包括成像、覆盖范围、物体分辨率、低光照条件下的可见性和实时信息。
LiDAR 系统使用多个摄像头将捕获的 2D 图像转换为 3D，以便计算机视觉可以区分静态和移动物体。
ADAS 系统的真实示例
ADAS 有很多好处和现实世界的例子，例如驾驶员睡意检测、速度适应、 导航系统，自动泊车和夜视。 该系统的一些有益功能包括，
车道辅助系统
ADAS 系统使用一系列传感器确保驾驶员不会意外偏离车道。 如果看到车辆漂移，系统会提醒驾驶员，车道辅助系统还可以采取简单的纠正措施以避免偏离车道。
自适应巡航控制
ACC 非常适合在难以长时间持续控制速度的高速公路上行驶。 借助 ADAS，车辆可以自动控制速度并根据其他车辆的运动进行制动。
盲点监测
盲点监控等功能可帮助驾驶员检测车辆或骑自行车的人，以避免危险情况。 如果车辆试图驶入占用的车道，该系统将在传感器和摄像头的帮助下发出警报。
紧急制动系统
紧急制动和 碰撞警告 使用各种摄像头和传感器来检测与其他车辆、动物、行人和其他物体的接近程度。 车辆将通过系紧安全带或采取主动行动（例如为刹车充电）来警告驾驶员。
驾驶员嗜睡/疲劳检测
通过从面部标志（如困倦、眼睛注视、分心、情绪等）收集重要的驾驶员信息，减少因驾驶员睡着而造成的交通事故。 这些舱内图像经过准确注释并用于训练 ML 模型。
优点和局限性
虽然 ADAS 功能 包括增强驾驶员的安全性和舒适性，但并非没有公平的限制和挑战。
ADAS系统的优势：
- ADAS 提高了驾驶员和行人的安全性，并有助于避免碰撞和致命事故。
- It 提醒司机 通过判断其他车辆的行为和驾驶员的注意力来判断道路上的潜在危险。
- 自动照明、巡航控制、盲点和车道偏离功能等导航功能有助于实现道路安全。
- 它还通过自动停车和交通标志识别使驾驶舒适。
ADAS系统的局限性：
- 由于缺乏对 ADAS 高级功能的培训和认识，驾驶员很难完全利用其优势。
- ADAS 有时会误判坡道上的车辆，假设它们直接朝它们驶来。
- 驾驶员也有可能过度依赖这些系统并在驾驶时分心。
- ADAS 系统的安装成本可能太高，以至于驾驶员不喜欢它。
训练数据对构建 ADAS 模型的重要性
ADAS 市场的巨大增长可归因于对更安全、更舒适的驾驶系统的需求增加。 此外，ADAS 在减少生命和财产损失方面的巨大优势以及严格规则的增加推动了高级驾驶辅助系统的发展。
构建 ADAS 模型的第一步是获取大量 训练数据. ADAS 系统开发的关键是数据密集型操作，例如深度学习训练和推理。
训练帮助深度神经网络执行汽车人工智能任务，如物体识别、语音和图像识别，而推理训练帮助系统预测数据结果。
例如，当应用程序学习识别各种对象时，它需要在数千张图像上进行密集训练。 将图像加载到深度神经网络后，就可以识别图像了。
需要大量标记和未标记的训练数据集来开发 自动驾驶 能够准确导航复杂驾驶场景的系统。 来自多个传感器的合成数据模拟室外场景（车辆、行人、物体、天气）也可用于训练模型。
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现在是战略性地将设计的复杂性与 ADAS 技术的创新结合起来的时候了。 这样，您可以增强车辆 安全系统，驾驶性能和舒适性。
