Pojazdy autonomiczne i systemy wspomagania kierowcy (ADAS) stają się coraz bardziej zaawansowane, dzięki nowoczesnym technologiom, które pozwalają samochodom rozpoznawać obiekty na drodze i przewidywać ich zachowanie. Jednym z kluczowych elementów, który umożliwia te innowacje, jest precyzyjna klasyfikacja obiektów. Umiejętność rozróżniania między rowerem a motocyklem, mimo ich podobieństw w kształcie i rozmiarze, jest kluczowa dla poprawnego działania systemów ADAS. Aptiv, lider w dziedzinie technologii motoryzacyjnych, wykorzystuje zaawansowane uczenie maszynowe do doskonalenia klasyfikacji obiektów, co przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa na drogach.
Technologia radarowa Aptiv – nowa jakość rozpoznawania obiektów
Aptiv rozwija zaawansowane systemy radarowe, które umożliwiają precyzyjne rozpoznawanie i klasyfikację obiektów na drodze. Dzięki zastosowaniu zaawansowanego uczenia maszynowego (ML) pojazdy wyposażone w te systemy mogą efektywniej identyfikować, czy obiekt na drodze jest pojazdem, pieszym, rowerem czy innym uczestnikiem ruchu. To z kolei pozwala na bardziej precyzyjne przewidywanie, jak dany obiekt będzie się zachowywać, co jest kluczowe dla podejmowania decyzji przez systemy ADAS.
Rozwiązania Aptiv optymalizują wykorzystanie radaru, który jest mniej podatny na zmienne warunki pogodowe niż tradycyjne systemy wizyjne. W przeciwieństwie do kamer, które mogą być zakłócane przez mgłę, deszcz, śnieg czy jaskrawe światło słoneczne, radary działają niezawodnie w trudnych warunkach. Dzięki temu technologia radarowa stanowi niezawodną podstawę dla systemów ADAS, zwłaszcza w sytuacjach o ograniczonej widoczności.
Przełomowe podejście do klasyfikacji obiektów
Tradycyjnie klasyfikacja obiektów była domeną systemów wizyjnych, które jednak wymagają dużej mocy obliczeniowej i często zbierają zbędne informacje, takie jak kolor czy napisy na obiektach. W przypadku radarów, analiza jest bardziej bezpośrednia i skupiona na kluczowych danych, które wpływają na bezpieczeństwo jazdy. Systemy radarowe Aptiv, dzięki wykorzystaniu niskopoziomowych danych i zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, mogą osiągnąć podobną dokładność klasyfikacji jak systemy wizyjne, ale przy znacznie niższych kosztach i mniejszym zapotrzebowaniu na energię.
Centrum Techniczne Aptiv w Krakowie – ku bezpieczniejszej przyszłości transportu
Centrum Techniczne Aptiv w Krakowie odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu technologii radarowych. Zespół inżynierów specjalizuje się w projektowaniu, trenowaniu i wdrażaniu algorytmów sztucznej inteligencji, które analizują dane radarowe i uczą się rozpoznawać wzorce związane z różnymi typami obiektów. Prace te obejmują także zbieranie i etykietowanie danych, które są niezbędne do szkolenia modeli ML. Dzięki temu systemy radarowe Aptiv stają się coraz bardziej precyzyjne i skuteczne w wykrywaniu obiektów na drodze.
„Naszym celem jest stworzenie systemów ADAS, które działają w każdych warunkach drogowych i pogodowych, zapewniając maksymalną wydajność operacyjną przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zużycia energii” – mówi Dariusz Mruk, dyrektor Centrum Technicznego Aptiv w Krakowie.
Zalety zaawansowanego podejścia do radaru
Nowoczesne rozwiązania Aptiv nie tylko zwiększają efektywność obliczeniową i energetyczną systemów radarowych, ale także sprawiają, że zaawansowane funkcje bezpieczeństwa stają się bardziej dostępne dla szerokiej grupy użytkowników. Systemy opracowane przez Aptiv są o 25% tańsze i o 65% bardziej energooszczędne niż tradycyjne systemy oparte na kamerach. Dodatkowo, możliwość wdrażania ulepszeń poprzez aktualizacje oprogramowania sprawia, że radar może być stale udoskonalany bez konieczności zmiany sprzętu.
Podsumowanie: Radar jako fundament bezpiecznego transportu przyszłości
Technologia radarowa Aptiv stanowi fundament przyszłościowego podejścia do transportu drogowego, w którym bezpieczeństwo jest na pierwszym miejscu. Dzięki innowacyjnym rozwiązaniom w dziedzinie klasyfikacji obiektów, Aptiv przyczynia się do realizacji wizji bezpieczniejszych dróg – bez wypadków, bez obrażeń i bez ofiar śmiertelnych. Systemy radarowe, wzbogacone o algorytmy sztucznej inteligencji, stają się kluczowym elementem przyszłościowego transportu, w którym każde auto będzie zdolne do podejmowania bezpiecznych i świadomych decyzji na drodze.
