Авто

Система автомобиль водитель: Система управления водитель автомобиль дорога. Модель взаимодействия комплекса «водитель — автомобиль — дорога — среда

Содержание

Структурная схема динамической системы «автомобиль-водитель-дорога-среда» Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

бильности выполнения заявленных работ

Положительным моментом осуществления сертификации услуг по обслуживанию и ремонту автомобилей можно считать то, что количество дорожно-транспортных происшествий из-за технического состояния транспортных средств, по данным ГИБДД, сократилось на 10% за последнее время при существенном росте общего количества автомобильного парка. Большая часть выдаваемых ежегодно сертификатов соответствия (более шестидесяти) приходится на г Курган, в то время как по области выдается не более тридцати, из них половина распространяется на г Шадринск (рисунок 2).

Курган Область Всего

■ И П ■ Предприятия ■ Итого

Рисунок 2 — Количество сертификатов, выданных в 2012 году

Анализируя перечень сертифицированных услуг по ТО и ремонту автомототранспортных средств, можно заключить, что большая их часть связана с легковым транспортом. Сегодня потребитель не испытывает трудностей при необходимости выполнения кузовных работ, ремонта и балансировки колес, замены агрегатов, ремонта двигателя, регулировки углов установки управляемых колес. Есть определенные недостатки при осуществлении диагностических работ Так, в области и в г Кургане недостаточно стендов по диагностике тормозов, мало работающих стендов по регулировке фар, снизилось количество услуг по определению содержания СО и СН в отработавших газах двигателей. Однако из года в год оснащенность автосервисов и техцентров диагностическим и технологическим оборудованием растет количественно и качественно. Для поддержания современного автомобиля в технически исправном состоянии требуется достаточно сложное и дорогое оборудование, которым сегодня располагают как крупные станции технического обслуживания, так и малые автосервисы, прошедшие добровольную сертификацию. Добровольная сертификация услуг свидетельствует не только о том, что услуга не нанесет вреда жизни, здоровью и имуществу граждан, но и о том, что она будет качественной и будет выполнена в установленный срок. Орган по сертификации услуг; принимая на себя такую ответственность, должен убедиться в действительных возможностях организации, получающей сертификат, и должен контролировать деятельность организации на всем протяжении срока действия сертификата, проводя как плановый инспекционный контроль, так и проверки по жалобам потребителей.

Во всем мире добровольная сертификация носит добровольно-принудительный характер. О добровольной составляющей говорит её заявительный характер. Что касается принудительной, то производителя услуг к их сертификации активно побуждают и принуждают потребители, в том числе крупные заказчики. Добровольная сертификация становится непременным условием для участия в тендере или для получения ответственного заказа, так как сертификат соответствия является документом, подтверждающим их компетентность и квалификацию.

УДК 656.13.086 Жаров С.П.

Курганский государственный университет

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ «АВТОМОБИЛЬ-ВОДИТЕЛЬ-ДОРОГА-СРЕДА»

Аннотация. В статье предложена структурная схема системы «Автомобиль-водитель-дорога-среда», позволяющая провести оценку деятельности водителя автомобиля при его движении в изменяющихся условиях внешней среды, в том числе и транспортного потока. Рассмотрены вопросы возможной оценки сложности деятельности водителей по управлению автотранспортным средством.

Ключевые слова: система «автомобиль-водитель-дорога-среда», психофизиологические возможности человека, информационная загрузка, пропускная способность водителя.

S.P. Zharov

Kurgan State University

DIAGRAM OF THE DYNAMIC SYSTEM

«AUTOMOBILE-DRIVER-ROAD-

ENVIRONMENT»

Abstract. This paper presents the block diagram of «Automobile-Driver-Road-Environment», which allows for making an assessment of the motor vehicle driver’s activity, as he drives in a changing environment including the traffic flow. The article deals with the issues of potential assessment of drivers’ activities on driving a motor vehicle.

Index Terms: «Automobile-Driver-Road-Environment» system, physiological human performance, information volume, driver’s traffic handling.

ВВЕДЕНИЕ

Оценка деятельности водителей в последнее время становится все более актуальной [1]. Трудовая деятельность водителей автомобилей, проходит в очень сложной обстановке, в городах постоянно повышается интенсивность движения, уровень взаимного уважения водителей снижается. Все это приводит к повышению сложности работы водителей. В последнее время участились ситуации, в которых происходит повреждение автомобилей, и эти ситуации, к сожалению, заканчиваются иногда тяжелыми конфликтными ситуациями между участниками дорожного движения.

Оценка деятельности водителей методом логико-вероятностного моделирования его действий может стать составной частью комплексной эргономической оценки транспортного средства и труда водителей. Особое место при этом занимает описание процесса взаимодействия водителя автомобиля в системе «АВТОМОБИЛЬ — ВОДИТЕЛЬ — ДОРОГА-СРЕДА» (А-В-Д-С). Одним из подходов к оценке управляющих действий водителя является разработка логико-вероятностных моделей, описывающих процесс управления транспортным средством с привлечением теории алгоритмов, теории вероятностей, математической логики и инженерной психологии.

Алгоритмический метод позволяет проанализировать деятельность водителя автотранспортного средства, качественно оценить уровень физической тяжести и нервно-

психологической напряженности труда водителя, сравнить и оценить различные варианты структурно-компоновочных панели приборов и органов управления дорожной техники, указать наиболее важные направления автоматизации рабочих процессов управления.

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА

По мере совершенствования конструкции автомобиля и усложнения дорожной ситуации все ощутимее становятся экономические и другие потери от несоответствия конструкции автомобиля возможностям управляющего им человека. Поэтому в последние годы проблемы проектирования и эксплуатации транспортных средств все чаще рассматриваются с учетом психофизиологических возможностей водителя в неотрывной связи с работой системы А-В-Д-С.

Положительное решение этой проблемы невозможно без комплексного учета психофизиологических возможностей человека, как одного из наиболее важных и в тоже время одного из наиболее уязвимых элементов системы А-В-Д-С. для такого комплексного учета необходима количественная оценка возможностей человека по управлению транспортным средством в системе А-В-Д-С.

Для человека, выполняющего управляющую функцию элемента системы А-В-Д-С, основными «поставщиками» информации об управляемой им системе являются зрительный, слуховой, вестибулярный и тактильный анализаторы. Эффективность управления в значительной мере зависит от качества работы этих анализаторов, а также от сенсомоторной реакции водителя, в том числе в условиях возможных психологических перегрузок. При этом эффективность функционирования системы А-В-Д-С в целом в существенной степени определяется надежностью и пропускной способностью водителя, временем его информационного поиска, объёмом перерабатываемой информации.

В работе [2] сделана попытка оценки информационной загрузки водителя путем моделирования процесса движения автомобиля с дизельным двигателем КамАЗ в условиях транспортного потока. Однако в ней не в полной мере учтены внешние факторы, влияющие на водителя и транспортное средство, а они в последнее время в связи с резким увеличением интенсивности транспортного потока резко возросли. На рисунке 1 приведена структурная схема системы А-В-Д-С в динамике. Взаимодействие дороги, водителя, автомобиля можно рассматривать как систему, в которой водитель выполняет роль регулятора, основная задача которого — безопасное управление своим транспортным сред-

ством с помощью той информации, которую он получает через свои органы чувств об управляющем параметре «ДОРОГА», о возмущающих воздействиях транспортного потока, погодных условий, дорожных знаках и других ограничений и помех, а также о техническом состоянии транспортного средства (рисунок 2). Все остальные цели управления в данном случае рассматриваются как второстепенные.

и1-первый управляемый контур, регулятор ДВС (автоматический), J2-второй контур управления водитель-педаль подачи топлива, J3 — третий контур управления водитель-рычаг переключения передач КП, ит- информационный поток от тахометра, — информационный поток от спидометра, JД — информация о дороге, JN — информация о транспортном потоке

Рисунок 1 — Схема формирования информационных потоков

Поток информации, поступающий к водителю транспортного средства за одну секунду (рисунок 3) равен 10 бит [3] (1 бит соответствует абсолютной величине информации, достаточной для ответа (ДА или НЕТ) на альтернативный вопрос при условии выбора между двумя равновероятными возможностями). Органами чувств передается 10 бит (уровень 1), а осознать водитель может максимальный поток 16 бит (уровень 2).

Учитывая, что приходящий информационный поток на несколько порядков выше, чем пропускная способность водителя, им воспринимаются прежде всего необходимые сигналы и в первую очередь информация, отображающая ситуацию, связанную с безопасностью движения. Инфор-

Обратная информация о состоянии дороги

Задачи

Информация

-»0_» Приборы —ИЯ)—► Водитель _►

Тактильная информация

Органы управления

Автомобиль

Обратная связь на органы управления

Визуальная и акустическая обратная связь

Транспортный поток

ДОРОГА-СРЕДА

Ограничения и помехи

Рисунок 2 — Структурная схема динамической системы «АВТОМОБИЛЬ-ВОДИТЕЛЬ-ДОРОГА-СРЕДА»

ДОРОГА-СРЕДА

Водитель

Рисунок 3 — Схема формирования информационной загрузки водителя

мация по другим направлениям, например об экономичных режимах движения, может восприниматься только избирательно, в момент стабилизации дорожной обстановки.

При этом зрительная информация играет ведущую роль при управлении транспортным средством и является важнейшим признаком дорожного поведения, когда каждое направленное действие требует максимума полезной информации о быстро изменяющейся локальной обстановке.

Слуховая информация имеет меньшее, но зато весьма своеобразное значение. Звук работы двигателя, колес, трансмиссии является функционально необходимой информацией о скоростных и нагрузочных режимах работы автомобиля и двигателя, а также о его техническом состоянии. К воздействию шума водитель привыкает и не сразу улавливает звуки, указывающие на отклонение режимов работы автомобиля от нормы.

Наконец, следует упомянуть и о тактильной информации. Например, ощущение неровностей и микронеровностей дорожного покрытия, а также ускорение и замедление автомобиля. Эта информация воспринимается частями тела, соприкасающимися с сидением автомобиля, и также оказывают влияние на управляющие воздействия водителя.

Таким образом, в условиях неустановившихся режимов движения водитель испытывает значительную перегрузку, особенно это относится к зрительному каналу восприятия информации. Однако известно, что перерасход топлива наблюдается как раз на неустановившихся режимах работы автомобиля. Следовательно, можно утверждать, что добиться перехода к экономичному управлению автомобиля можно двумя путями.

Во-первых, обучением водителя, то есть закреплением сенсомоторных управляющих воздействий водителя на уровне условных рефлексов и автоматизмов (в этот режим водитель переходит, например, при экстренном торможении по причине неожиданно появившейся помехи) или в виде знаковых правил движения при обращении информации из памяти. Эти навыки могут быть выработаны только в процессе обучения и длительной работы.

Во-вторых, учитывая, что водители с разными психофизиологическими данными имеют разную восприимчивость к обучению, наиболее перспективный путь решения этой проблемы — передача значительной части управля-

ющих действий автоматическим системам управления.

Для оценки эффективности выбора решения на этапе проектирования автомобиля может быть применена методика, позволяющая дополнить комплексную оценку разрабатываемой конструкции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сведения об управлении автотранспортными средствами, принципы построения алгоритмов, необходимые допущения и принятые условные обозначения позволят разработать полный вариант трудовой деятельности водителей, что в свою очередь позволит принимать взвешенные решения при проектировании рабочего места водителей и планировать их режимы работы.

Список литературы

1 Романов, А. Н. Надежность водителя [Текст]: учебное пособие /

А. Н. Романов, Р. А. Пегин. — Хабаровск: Изд-во Тихоокеанского гос. ун-та, 2006.- 376 с.

2 Жаров, С. П. Разработка системы информационного обеспечения

водителя с целью повышения топливной экономичности грузового автомобиля с дизелем [Текст]: дис….канд. техн. наук/ С. П. Жаров. — Курган,1992.-180 с.

3 Справочник по инженерной психологии [Текст]/ под ред.

Б. Ф. Ломова. — М.: Машиностроение, 1982.- 386 с.

УДК 656.13.086 С.П. Жаров

Курганский государственный университет

АЛГОРИТМ И МЕТОДИКА ОЦЕНКИ РАБОТЫ ВОДИТЕЛЯ

Аннотация: В статье рассмотрен алгоритм деятельности водителя по управлению автомобилем, с использованием методом логико-вероятностного моделирования. Работа водителя автомобиля представлена как логическая деятельность, состоящая из совокупности действий и оперативных единиц информации. Рассмотрены примеры применения алгоритма и оценки деятельности водителя по управлению транспортным средством.

Ключевые слова: алгоритм, система «автомобиль-водитель-дорога», управляющие действия, оперативная единица информации, информационная загрузка.

S.P. Zharov

Kurgan State University

ALGORITHM AND EVALUATION METHOD OF DRIVER’S PERFORMANCE

Abstract. This paper considers the algorithm of the driver’s operation of the vehicle using the method of logical and probabilistic modeling. The drivers activity is presented as a logical process consisting of steps of actions and effective information units. The article examines the examples of applying such an algorithm and evaluation of the driver’s activities for controlling the vehicle.

Index Terms: algorithm, the system of «Automobile-Driver-Road», control actions, effective information unit, information loading.

ВВЕДЕНИЕ

Оценка деятельности водителя методом логико-вероятностного моделирования, его действий по управлению может стать составной частью комплексной эргономической оценки транспортного средства. Особое место при этом занимает описание процесса взаимодействия водителя и автомобиля в системе «АВТОМОБИЛЬ-ВОДИТЕЛЬ-ДОРОГА» (А-В-Д) [1]. Одним из подходов к оценке управляющих действий водителя является разработка логико-вероятностной модели, описывающей процесс управления транспортным средством с применением теории алгоритмов, теории вероятности и математической логики.

Алгоритмический метод позволяет проанализировать действия водителя транспортного средства, качественно оценить уровень физической тяжести и нервно-психологической напряженности труда водителя, сравнить и оценить различные варианты структурно-компоновочных решений панели приборов и органов управления автомобилем, указать наиболее важные направления автоматизации рабочих процессов управления.

1 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА

Работа водителя транспортного средства может быть представлена как логическая деятельность, состоящая из совокупности действий и оперативных единиц информации. К анализу деятельности водителя может быть применима методика, используемая для оценки деятельности операторов систем «ЧЕЛОВЕК-МАШИНА» [3]. Так как

выделение элементарных составляющих деятельности водителя затруднено ввиду невозможности их фиксации, алгоритмическое описание процесса управления можно осуществлять на уровне типовых действий (ТП) и логических условий (ЛУ) [2] . При таком подходе под ЛУ понимается сигнал, воспринимаемый извне или воспроизводимый в представлении, определяющий выбор того или иного порядка действий. Для алгоритмического описания водителя автомобиля КамАЗ-54112 разработана система специальных символов (таблица 1).

2 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ РАБОТЫ ВОДИТЕЛЯ Алгоритмический анализ позволяет количественно оценить труд водителя в различных условиях движения. — число типовых действий. Коэффициент логической сложности:

L=_l ху

N1 т ,

2 Li

mi

(2)

где L нормированный коэффициент логической сложности:

N — общее количество членов алгоритма, начиная с первой группы логических условий:

ти — количество логический условий в ьой группе; Т — количество членов в ьой комплексной группе; пЛ — количество групп логических условий. В логическую группу входят логические условия и последовавшие за ними типовые действия.

Коэффициент стереотипности определяется выражением:

1 nP m 2

z = N х^

}=i j

(3)

ти;

где Z — нормированный коэффициент стереотипнос-

N — общее количество членов алгоритма, начиная с первой группы логических условий:

п0 — количество групп типовых действий;

тц — количество типовых действий в ] -ой группе;

Т — количество членов в ] -ой группе.

Показатель стереотипности оценивается по наличию в алгоритме непрерывных последовательностей типовых действий без логических условий, а также длительности этих последовательностей. Показатель стереотипности достигает максимальных значений, когда в алгоритме нет логических условий, то есть последовательность действий однозначна и не зависит ни от каких условий. Минимальное значение показателя стереотипности равно 1, это достигается в случае, когда после каждого типового действия следует логическое условие.

Суммарная динамическая интенсивность процесса управления определяется по формуле:

‘d = N

(4)

где VD — суммарная динамическая интенсивность процесса управления;

N — общее количество членов алгоритма: t — время выполнения алгоритма. Суммарная динамическая интенсивность характеризуется числом членов алгоритма, выполняемых водите-

Вадс — система Водитель — Автомобиль — Дорога Среда

Оборудование, материаловедение, механика и …


Статьи
Чертежи
Таблицы
О сайте
Реклама











Вадс — система Водитель — Автомобиль — Дорога -Среда 511-514 Вакавсвя 165 Величины случайные 487 Верификация результатов расчета 399 Вероятности крупных аварий 78 Вероятиостмые методы 12  [c.586]

Второе направление обеспечения надежности автомобильного транспорта состоит в реализации потенциальной надежности АТС в объективно складывающейся системе Водитель — Автомобиль — Дорога — Среда (ВАДС), функционирование которой начинается с момента трогания автомобиля с места.  [c.511]












Любое расследование дорожно-транспортного происшествия осуществляется по так называемой системе ВАДС — водитель, автомобиль, дорога, среда движения.[c.6]

Среда в системе ВАДС разделяется на внещнюю С , в которой находится автомобиль, дорога и лишь отчасти водитель, и внутреннюю Св, где пребывает водитель и пассажиры в автомобиле. Внешняя среда в основном определяет условия эксплуатации транспорта по признакам, рассмотренным выше. Как элемент системы ВАДС внешняя среда характеризуется несколькими особенностями  [c.518]





Смотреть страницы где упоминается термин Вадс — система Водитель — Автомобиль — Дорога Среда :


[c.150]   





Машиностроение Энциклопедия Т IV-3 (1998) — [

c.511


,


c.512


,


c.513



]











Водитель


Дорога







© 2021 Mash-xxl. info Реклама на сайте


полезные и бесполезные (мнение издания Autobild)

Издание Autobild изучило современные автомобильные системы помощи водителю

Автомобиль XXI века буквально напичкан умными системами. Они берут под контроль практически все, включая степень усталости водителя, вследствие чего понижается уровень безопасности движения.

Конечно, такое внимание к качеству езды, ее безаварийности, равно как и сама возможность подобного контроля со стороны интеллектуальных технологий, не может не радовать и вызывает оптимизм. Далекая перспектива автомобилестроения – это избавить машину от рук водителя, иначе говоря, автономное вождение фантастического 5-го уровня, когда транспортное средство движется без участия человека.

Но такой уровень всестороннего контроля со стороны автомобиля пока еще за далекими горами. А как быть с сегодняшним днем?

Объективно: все ли интеллект-ассисты, призванные облегчить жизнь того, кто ведет автомашину, так жизненно необходимы? Или можно отказаться от некоторых из них? Тем более что пока технологии , стоящие за ними, остаются на уровне обкатки некоего эксперимента.

Предлагаем список интеллектуальных помощников. Он включает очень важные технологии, эффективность работы которых может спасти жизнь. А также разработки, без которых современный водитель может обойтись. Перечень составлен экспертами авторитетного немецкого AUTOBILD и, по нашему мнению, вполне заслуживает внимания.

1. Система распознавания дорожных знаков

Она построена на том, что фронтальная камера «считывает» дорожные указатели. Одновременно навигация мониторит данные о скоростных ограничениях на трассе, включая запреты на обгоны, сложные участки дороги, улицы с односторонним движением и пр. В наиболее продвинутых ассистах данный комплекс передается на круиз-контроль, и благодаря ему машина сама выбирает скоростной режим.

Проблема в том (она стандартна и относится ко всему), что ни одна система не работает абсолютно без ошибок. Неверное распознавание пиктограммы, дурные погодные условия, поврежденный или заляпанный грязью знак…

Оценка: система распознавания дорожных знаков была и остается лишь поддержкой водителя. Но в полной мере полагаться на нее не следует. А следует быть внимательным.

2. Система контроля полосы

Ее работоспособность обеспечивают одна или несколько камер на ветровом стекле, а также датчики на фронтальной решетке и бамперах. Они следят, чтобы машина держалась внутри полосы.

Изъяном
является сама дорога. Линии истираются, местами плохо прослеживаются. На трассе могут попадаться знаки торможения, остатки топлива. Все это, включая плохую видимость, может «путать» искусственный интеллект и заставлять ошибаться.

 

Смотрите также

 

Оценка: системы удержания полосы движения в конечном итоге могут предотвратить ДТП. Тем не менее, по сравнению с другими помощниками, данная технология далека от идеала и частота ее ошибок весьма высока.

 

3. Контроль движения в «слепой» зоне

Система основана на визуальном контроле движения в «слепой» зоне. При обнаружении объекта она делает предупреждение о возможной смене полосы движения. Модели различаются по тому, насколько далеко технология сможет распознать помеху.

Недостатком системы является то, что она может быть перегружена из-за того, что на трассе увеличивается дальность обнаружения объекта. Но это не критично. По опыту использования, данная технология работает корректно и практически без ошибок.

Смотрите также

 

Оценка: система мониторинга «слепой» зоны должна стоять в каждом автомобиле.

4. Предупреждение о выходе пассажира

Когда автомобиль стоит на месте и пассажир выходит из него, датчики на заднем бампере обнаруживают приближающееся движение.

 

Небольшими проблемами может быть грязь на радарах , однако подобные ложные сообщения не влияют на безопасность движения.

 

Оценка: иметь!

 

5. Система предупреждения столкновения

На ее результат работают несколько систем. Датчики (ESP, радар, камера), которые обеспечивают круговой обзор, могут предугадать столкновение. В этом случае активируются системы защиты: закрываются окна (1), затягиваются ремни безопасности (2), спинки кресел принимают безопасное вертикальное положение (3).


Относительной проблемой можно считать ошибочный прогноз.
Возможно, он может вызвать раздражение, но это лучше, чем оказаться жертвой ДТП.


Оценка:
несмотря на возможные ошибки, такая технология должна быть включена в список обязательных к установке.

 

6. Дисплей Head-Up

Красивая технология: вся важная ездовая информация проецируется на ветровое стекло непосредственно перед глазами водителя. Он смотрит прямо перед собой, видя одновременно показания приборов и дорожную ситуацию. И нет необходимости перемещать взгляд снизу вверх и обратно, что в конечном итоге отвлекает внимание.

Небольшим недостатком может быть повышенный уровень информации, перед глазами водителя отображаются до 10 различных показателей. Однако после привыкания большинство автовладельцев с энтузиазмом отзываются о продвинутом дисплее и отмечают его вклад в безопасность.

 

Оценка: не помешает, тем более что с точки зрения инфографики такой способ оптимальный.

7. Система контроля усталости водителя

Она срабатывает, если водитель в течение некоторого времени теряет контроль над управлением. Возможно, он пропустил поворот. Это фиксирует датчик угла поворота рулевого колеса, связанный со сканером полосы движения.

 

Система выдает ряд предупредительных сигналов – визуальных и звуковых. Если никакой реакции со стороны водителя нет, технология «считывает» происходящее как возможный обморок. Машина постепенно тормозит, оставаясь в полосе движения и включая аварийные сигналы, чтобы самой не стать причиной аварийной ситуации для окружающих участников дорожного движения.

Если говорить о возможных недостатках, то в целом технология работает эффективно.

Оценка: система контроля усталости водителя должна быть частью стандартного оборудования.

8. Круговая система контроля движения

Она контролирует внешнее пространство впереди автомобиля и сзади. Если водитель хочет повернуть на перекрестке и не заметил встречное транспортное средство, помощник может рассчитать траекторию, скорость. Предупреждая возможное столкновение, система может автоматически затормозить машину или предупредить водителя. Задние датчики могут отслеживать, нет ли помехи при движении задним ходом.

 

Смотрите также

Оценка: система до конца не отработана и не может в полной степени обеспечить безопасность. Однако круговой обзор необходимо иметь на каждом автомобиле.

 

9. Интеллектуальные системы освещения

Благодаря новой конструкции фары , состоящей из нескольких светодиодных источников света и интеллектуальной сети, машина может освещать дорогу по-разному, в зависимости от типа полотна, ситуации и скорости.

Недостатком данной технологии является ее слабая адаптация к перепадам освещенности: в межсезонье, зимой, во время дождя «умный» свет работает не совсем корректно.

Оценка: полезный ассист, доступный, чтобы стоять в каждой машине.

 

10. Автоматический круиз-контроль и тормозные системы

Адаптивный круиз-контроль работает в координации с другими системами, следящими за скоростью, курсом, ситуацией на дороге. Аварийный тормоз получает информацию от радаров, камер и лидаров, которые отслеживают пространство перед машиной и передают соответствующие сигналы на блоки управления.

К проблемам можно отнести некорректную работу датчиков и ошибочную оценку аварийной ситуации.

Оценка: данная проблема не является критической: тормозные системы в экстренном случае могут спасти жизни. Лучше пусть система ошибется, чем пропустит аварийную ситуацию с тяжелыми последствиями.

Инструкция по охране труда для водителя легкового автомобиля

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Инструкция по охране труда для водителя легкового автомобиля (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Формы документов: Инструкция по охране труда для водителя легкового автомобиля

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Инструкция по охране труда для водителя легкового автомобиля

Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Вопрос: В случае если автомобиль не находится в личной собственности работника, будет ли легитимным дополнительное соглашение к его трудовому договору, предусматривающее его ответственность при управлении в рабочее время автомобилем и выплату ему компенсации за использование такого автомобиля?
(«Сайт «Онлайнинспекция.РФ», 2020)Вопрос: Прошу разъяснить требования к оформлению документов по использованию работником организации в рабочее время в служебных целях легкового автомобиля, не находящегося на балансе организации. Данный автомобиль не является собственностью работника, доверенность на управление автомобилем не оформлена, так как Постановлением Правительства РФ от 12. 11.2012 N 1156 исключено из п. 2.1.1 Правил дорожного движения требование по наличию у водителя такой доверенности. Работник вписан в полис страхования используемого им автомобиля, у него имеются водительские права категории B. В инструкцию по охране труда данного работника внесена возможность использования автомобиля при условии оформления дополнительное соглашения к его трудовому договору. Экзаменационной комиссией организации проведена проверка знаний требований охраны труда данного работника при управлении автомобилем. В статье 188 Трудового кодекса РФ указано о возмещении расходов при использовании личного имущества работника. В Постановлении Правительства РФ от 08.02.2002 N 92 также указано о личных легковых автомобилях. В случае если автомобиль не находится в личной собственности работника, будет ли легитимным дополнительное соглашение к его трудовому договору, предусматривающее его ответственность при управлении в рабочее время автомобилем и выплату ему компенсации за использование такого автомобиля?

Нормативные акты: Инструкция по охране труда для водителя легкового автомобиля

Автомобиль Tesla заставили проехать на автопилоте без водителя за рулем в США в апреле 2021 г.

— Авто — Новости Санкт-Петербурга

Эксперты американского издания Consumer Reports заявили, что с легкостью смогли обмануть системы автомобиля Tesla и заставить его ездить с пустым водительским сиденьем. Эксперимент журналисты решили провести после недавней смертельной аварии с автомобилем этой марки. По предварительной версии полиции, в момент ДТП за рулем машины никого не было.

Скриншот видео Consumer ReportsПоделиться

Электромобили Tesla оборудуются специальной системой автопилота, однако автопроизводитель настаивает, что она является вспомогательной и при ее использовании водитель обязан держать руки на руле и контролировать ситуацию, о чем автомобиль будет постоянно ему напоминать. Эксперты Consumer Reports решили проверить, как работает эта система и возможно ли ее обмануть, и удивились тому, как легко им удалось это проделать.

Испытания журналисты проводили на закрытом тестовом треке. Они взяли свою Tesla Model Y 2020 года, перевели в режим автопилота, а затем просто повесили на руль цепь с утяжелителями, которая должна была имитировать вес человеческой руки. И машина автоматически ехала по дорожной разметке, несмотря на то что на водительском сиденье никого не было, никто не держал руль и не смотрел на дорогу.

«По нашей оценке, система не только не смогла убедиться, что водитель следит за дорогой, но даже не смогла определить, был ли там водитель вообще», — сказал старший директор Consumer Reports по тестированию автомобилей Джейк Фишер, который и проводил эксперимент. «Было немного пугающе осознать, как легко оказалось обойти меры безопасности, которых, как мы доказали, было явно недостаточно», — добавил он.

Как отмечает издание, Tesla явно отстает в защитных мерах от других автопроизводителей, применяющих в своих машинах системы автопилота. К примеру, Ford, GM, BMW и Subaru используют видеокамеры, которые отслеживают движения глаз водителя, контролируя, чтобы он смотрел на дорогу.

В минувшую субботу, 17 апреля, в штате Техас в США автомобиль Tesla съехал с дороги, врезался в дерево и загорелся. В результате погибли два пассажира. На водительском месте, по предварительным данным полиции, никого не было. Глава Tesla Илон Маск позднее написал в своем Twitter, что журналы данных, восстановленные с разбившейся Model S, «пока показывают, что «Автопилот» не был включен». Он также предположил, что на дороге, где произошло ДТП, включить автопилот было бы невозможно из-за отсутствия нормальной разметки.

После аварии Национальный совет США по безопасности на транспорте (NTSB) и Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) начали расследование. Автопилот «Теслы» вызывает вопросы не первый раз. Летом 2020 года Tesla в автономном режиме врезалась в лежащий на трассе грузовик на Тайване. В 2018 году управляемые автопилотом Tesla врезались в пожарных и полицию в США.

Скриншот видео Consumer Reports

Технологии автопилотирования и системы помощи водителю

Технологии беспилотного управления автомобилем в настоящее время масштабно тестируются в режимах третьего и четвертого уровня различными мировыми производителями, в том числе Google, Tesla, Toyota, BMW, Mercedes-Benz, General Motors и др.

Уровни автоматизации транспортных средств в соответствии с классификацией SAE International

Сообщество автомобильных инженеров (SAE International) разработало классификацию уровней автоматизации транспортного средства от 0 до 5. В соответствии с ней:

Уровень 0 — полное отсутствие автоматизации, все операции выполняет водитель-человек.

Уровень 1 — помощь в вождении, транспортное средство оборудовано возможностью автоматического руления или разгона/торможения на основе информации об обстановке на дороге.

Уровень 2 — частичная автоматизация, система способна полностью управлять функциями руления и разгона/торможения на основе информации об обстановке на дороге, но все остальные функции выполняет водитель-человек.

С уровня 3 транспортное средство начинает считаться автономным — автоматическая система берет на себя все функции управления движением, но присутствие водителя-человека обязательно для возможности вмешаться в процесс вождения по запросу системы.

Уровень 4 — высокая степень автоматизации, автоматическая система берет на себя управление транспортным средством полностью в случаях, когда водитель-человек не отвечает необходимым образом на запрос о вмешательстве. Тестирование в режиме четвертого уровня является полностью автономным на специально отведенных полосах в пределах дорог общего пользования.

Уровень 5 — полная автоматизации в любых дорожных условиях.

Мировой рынок беспилотных транспортных средств

В США компания Tesla сообщила, что ее технология полного автопилотирования будет готова в 2018 году, а в сентябре 2015 года компания представила для своих пользователей функцию автопилота для передвижения по автомагистралям.

В Японии компания Toyota заявила в конце 2015 года о намерении выпустить на рынок автомобили с возможностью полуавтономного рулевого управления к Олимпиаде в Токио в 2020 году.

Немецкая компания-производитель автомобилей BMW объявила в середине 2016 года о намерении начать серийное производство полностью автономных автомобилей, разработанных совместно с Intel и Mobileye, до 2021 года.

Перспективы рынка самоуправляемых автомобилей

По оценкам экспертов, рынок самоуправляемых автомобилей вырастет до 70 млрд долл США к 2030 году.

В соответствии с долгосрочным прогнозом Electric Vehicle Outlook 2017, автономные автомобили не получат существенного распространения в ближайшие 10 лет. Роль их на рынке начнет стремительно возрастать после 2030 года, а к 2040 году порядка 80% самоуправляемых транспортных средств будет использовано в каршеринге и будут электрическими, поскольку это оптимальный способ снижения затрат.

Как ожидается, основным рынком внедрения автономных автомобилей будут такси-сервисы, особенно в первые годы их появления, в связи с высокой стоимостью технологии.

По прогнозу консалтинговой компании KPMG, на начальных этапах сервисы автономных такси будут запущены на так называемых «рынках-островах»: в наиболее населенных городских и пригородных районах. Кроме того, в связи с использованием таких такси-сервисов, к 2030 году большая часть семей в США перестанет нуждаться в личном авто для того, чтобы ездить на работу или делать дела в пределах своего района, что приведет к сокращению продаж новых седанов к 2030 году с текущих 5,4 миллионов штук до 2,1 миллионов штук.

По данным опроса общественного мнения, проведенного компаниями Reuters и Ipsos в январе 2018 года, две трети американцев чувствуют себя не комфортно при мысли о поездке в автомобиле без водителя-человека.

Законодательный аспект автономного вождения

Совместное тестирование беспилотных автомобилей BMW Group, Intel и Mobileye

В ряде стран уже ведутся обсуждения по поводу изменения правил дорожного движения с учетом скорого появления на дорогах автомобилей с автономным управлением, которые вызывают массу вопросов юридического, этического и социального характера. В марте 2017 года нижняя палата парламента Германии проголосовала за изменение правил дорожного движения таким образом, чтобы оказаться первой страной в мире, где разрешено автономное управление автомобилем на дорогах общего пользования.

Оборудование, необходимое для автоматического управления автомобиля

Благодаря гонке крупнейших мировых компаний по разработке самоуправляемого транспортного средства в последние годы резко возрос уровень инвестирования в производство оборудования для сканирования и построения трехмерного изображения окружающего пространства, в том числе датчиков lidar. Так, в 2016 году компании Ford и Baidu вложили в производителя такого оборудования Velodyne LiDAR по 75 млн долл США, а в его конкурента Quanergy Systems инвестировали не менее 150 млн долл Daimler AG, Samsung Electronics и Delphi Automotive.

Список необходимого оборудования, без которого невозможно достижение полностью или в высокой степени автономного управления автомобилем, включает в себя:

  • Лазерные сканеры (лидар) — это системы, устроенные по принципу радара, но вместо радиоволн в них используется лазер для сканирования и построения трехмерного изображения окружающего пространства. Они точно измеряют расстояние до окружающих объектов, определяют их размер и скорость, а также создается трехмерная «картинка» пространства вокруг автомобиля для построения возможных маршрутов через области, лишенные препятствий;
  • Камеры в районе лобового стекла определяют положение других участников дорожного движения и тип объекта: автомобиль, грузовик, мотоцикл или прохожий. Также камеры отслеживают дорожную разметку — информацию, необходимую, чтобы транспортное средство передвигалось в пределах своей полосы;
  • Радарные сенсоры в передней и задней частях автомобиля также собирают и передают в систему информацию о других участниках дорожного движения, они же определяют в каком направлении движется каждый из объектов и непрерывно пересчитывают расстояние до них и их скорость;
  • Ультразвуковые сенсоры отслеживают объекты и препятствия в непосредственной близости от автомобиля, такие сенсоры установлены с каждой стороны транспортного средства;
  • Данные датчиков GPS используются вместе со всей остальной информацией для позиционирования автомобиля в пределах высокоточной электронной карты высокого разрешения, где доступна информация о количестве полос движения, пересекаемых дорогах и других точно локализованных отметках на местности.

Все эти данные поступают в центр обработки информации автомобиля, где на их основе разрабатывается стратегия перемещения и реагирования на различные типы дорожных ситуаций.

Последние новости рынка беспилотных автомобилей и систем помощи водителю

Аналитические обзоры по рынку беспилотного транспорта

Организации, работающие в автономного вождения

Компании, разрабатывающие системы автономного вождения и помощи водителю, а также оборудование для сканирования пространства

Продукты категории беспилотные транспортные средства

  • BMW iNEXT / Vision Next 100 (БМВ айНекст) — беспилотный электромобиль, 2021
  • EasyMile EZ10 (ИзиМайл ИЗ10) — беспилотный микроавтобус, 2014
  • Faraday Future FF91 (Фарадей Фьючер ФФ91) — беспилотный электромобиль, 2017
  • LeEco LeSEE Super EV (ЛеСи Супер И-Ви) — беспилотный электромобиль, 2017
  • Lexus LF-30 Electrified (Лексус ЛФ-30 Электрифайд) — беспилотный электромобиль
  • Lilium Jet (Лилиум Джет) — электромобиль-летательный аппарат, 2018
  • MatrЁshka (Матрешка) — беспилотный электроавтобус
  • NIO EVE (НИО ИВ) — беспилотный электромобиль, 2020
  • Pop. Up Next (ПопАп Некст) — электромобиль-летательный аппарат
  • Terrafugia TF-X (Террафуджиа ТиЭф-Экс) — электромобиль-летательный аппарат, 2025
  • Toyota e-Palette (Тойота е-Палет) — беспилотный электромобиль, 2020
  • Toyota LQ/Concept-i (Тойота ЛКью/Консепт-ай) — беспилотный электромобиль, 2017
  • Toyota Ultra-Compact/Concept-i Ride (Тойота Ультракомпакт/Консепт-ай Райд) — электромобиль/беспилотный электромобиль, 2017
  • Volkswagen ID BUZZ (Фольксваген АйДи БАЗЗ) — электрический микроавтобус
  • Volkswagen SEDRIC (Фольксваген СЕДРИК) — беспилотный электромобиль, 2017
  • VoloCity (ВолоСити) — электровертолет, 2011
  • Waymo (Веймо), Google Car — беспилотный электромобиль, 2014

Контроль передвижения автотранспорта с помощью GPS для корпоративных автопарков



Штрафы за превышение скорости, большие холостые пробеги, отсутствие свободных автомобилей — с такими проблемами сталкиваются корпоративные автопарки, где отсутствует или плохо работает система спутникового контроля транспорта.

GPS-мониторинг автомобилей не просто дает информацию о местонахождении автомобиля, но и позволяет с помощью этого предотвратить конфликтные ситуации и убытки, контролировать расход ГСМ. В этой статье расскажем, какие бывают системы спутникового контроля и какие задачи корпоративного автопарка они решат.

Cистемы спутникового контроля автотранспорта


Есть два основных способа контролировать передвижение корпоративных автомобилей:



1. Терминал спутникового мониторинга

Такой терминал еще называют датчиком или трекером. Он устанавливаются прямо в автомобиль и получает сигнал от навигационных систем. Кроме местоположения и маршрута следования транспортного средства, терминал может собирать данные о расходе топлива, скоростном режиме и пробеге.



2. Мобильное приложение с GPS-трекером

Мобильное приложение использует смартфон водителя в качестве GPS-трекера. Приложение записывает данные о местоположении, маршруте поездки и скорости движения.



3. Андроид-магнитола с GPS-трекером

В машину встроена магнитола на операционной системе Андроид. На магнитоле стоит специальное приложение с GPS-трекером, которое должен запускать водитель перед каждой поездкой.


При выборе той или иной системы GPS-мониторинга компания со своим автопарком должна отталкиваться от своих потребностей. Обе системы позволяют знать местоположение и маршрут автомобиля, но отличаются дополнительными возможностями.


Системы спутникового контроля автотранспорта

Контроль автотранспорта: какие нарушения в автопарке выявляет GPS




Поездки сотрудников по своим делам

Обычно диспетчер звонит водителю, чтобы узнать его местоположение и спросить, свободен ли он сейчас. В ответ водитель может сказать что угодно. Он или любой другой сотрудник компании могут ездить по своим личным делам на корпоративном автомобиле.


GPS-контроль в режиме реального времени показывает, где сейчас находится автомобиль, записывает маршруты поездок и сколько на них ушло времени. Это ограничивает действия водителей и сотрудников. Они будут десять раз думать, прежде чем использовать автомобиль компании для своих нужд.



Превышение скорости

Системы спутникового контроля позволяют следить за скоростью движения автомобиля, выявлять и наказывать нарушителей правил дорожного движения. Это обезопасит компанию от штрафов за превышение скорости и снизит расходы на обслуживание автопарка.



Слишком длинный маршрут

Водитель может выполнять рабочую поездку, но при этом заехать по своим делам. Это увеличивает пробег служебного автомобиля. GPS-трекер запишет маршрут следования и передаст информацию диспетчеру. Если маршрут будет выглядеть странно, то с водителем можно будет обсудить, куда он ездил и почему маршрут такой длинный.


GPS-трекер запишет маршрут поездки. Диспетчер узнает, если маршрут окажется длиннее, чем самый оптимальный вариант.

Контроль передвижения автотранспорта: почему GPS недостаточно для повышения отдачи от автопарка


Спутниковый контроль автотранспорта позволяет компании следить за действиями водителя и за местоположением автомобиля. Но зачастую компании не знают, как работать с этой информацией, как анализировать реальную загруженность автопарка и вычислять холостой пробег. Все это увеличивает затраты на содержание автопарка.


Компания получит информацию обо всех маршрутах водителя, где был, сколько времени, но не будет знать: водитель ездил отвозить важные документы или заехал поболтать с другом. Можно спросить самого водителя, но тот может соврать. Нам остается только догадываться.


Программа для учета автопарка «ТМ:Корпоративные поездки» отслеживает не только трек маршрутов, но и статусы поездки, анализирует данные по заявкам, скорость их выполнения. На основе этих данных программа позволяет с разных сторон оценить эффективность работы автопарка и впоследствии улучшить его показатели.

Какие задачи автопарка решает GPS-контроль в программе ТМ:Корпоративные поездки


Программный комплекс «ТМ:Корпоративные поездки» использует мобильное приложение спутникового мониторинга. Помимо GPS-трекера в приложении есть ряд функций, которые помогают получить от водителя дополнительную информацию о поездке.



В мобильном приложении водитель должен будет отметить начало и завершение поездки


1. Отследить статус поездки

В программу будут поступать заявки на поездки от сотрудников компании и автоматически распределяться между водителями. Чтобы осуществить поездку, водитель должен будет в мобильном приложении отметить начало поездки и ее завершение. В свою очередь диспетчер будет видеть в программе статус поездки, занят водитель или свободен.


Трек маршрута также записывается. Если водитель не отметил, что поездка завершена, то диспетчер заметит это в программе. По маршруту будет видно, что водитель уже давно доехал до места назначения, но не указал это в приложении.


Статусы помогают следить за дисциплиной водителей, их работой. При необходимости диспетчер быстро увидит состояние автомобилей и в ручном режиме примет меры по поиску свободных автомобилей, а сотрудник компании — выполнит задачу.



2. Уменьшить холостой пробег

Если водителю надо проехать большое расстояние до адреса подачи автомобиля, то система неправильно подбирает экипаж. Получается, что за день работы набежит большой холостой пробег, водитель выполнит меньше поездок, сотрудники не успеют выполнить свои рабочие задачи. GPS-контроль автомобилей в программе «ТМ:Корпоративные поездки» позволяет оценить местоположение и занятость каждого водителя, что впоследствии помогает равномерно распределить заявки.



3. Сформировать отчеты по работе автопарка

Программа позволяет собирать огромное количество данных по работе водителей и поездкам: когда водитель начал и закончил смену, его местоположение, откуда и куда ездил, сколько поездок совершил, какая у них была средняя длина, какое количество времени он был на заказе и сколько был свободен.


Все эти данные можно посмотреть в отчетах за день, неделю, месяц, год, сравнить и проанализировать. Это позволит исключить холостые пробеги автотранспорта и поездки сотрудников по личным делам.



4. Проанализировать загруженность автопарка

Без GPS-трекера и программы компания с трудом может оценить реальную загруженность автопарка: местоположение машин неизвестно, какие-то машины стоят в гараже, другие без перерыва выполняют заказы.


С программой компания проанализирует реальную загруженность служебных автомобилей, оценить их необходимость. Если некоторые машины простаивают без дела, то от них стоит отказаться. Если машин, наоборот, не хватает и водители не успевают выполнять заявки, то следует закупить новые.


Если компания уже использует другую спутниковую систему мониторинга автотранспорта и программу контроля автопарка, то программный комплекс с легкостью интегрируется в существующие системы и программы.

Все, что вам нужно знать

Монти РакузенGetty Images

Что такое ADAS?

Усовершенствованные системы помощи водителю — это технологические особенности, разработанные для повышения безопасности вождения автомобиля. LogisFleet объясняет, что при правильной разработке эти системы, также называемые ADAS, используют человеко-машинный интерфейс для улучшения способности водителя реагировать на опасности на дороге.

Эти системы увеличивают безопасность и время реакции на потенциальную опасность за счет раннего предупреждения и автоматизированных систем. Некоторые из этих систем являются стандартными для определенных автомобилей, в то время как функции вторичного рынка и даже целые системы доступны для добавления позже, чтобы персонализировать автомобиль для водителя.

Технологические инновации и стремительный рост инициатив по автоматизации значительно повысили популярность систем безопасности в транспортных средствах. Небольшой пример доступных систем включает в себя следующие:

  • Адаптивный круиз-контроль
  • Антиблокировочная система тормозов
  • Предупреждение о прямом столкновении
  • Система безопасности дальнего света
  • Предупреждение о выезде с полосы движения
  • Распознавание дорожных сигналов
  • Противобуксовочная система

    Будущее ADAS

    По данным Global Edge Soft, в ADAS будущего поколения будет реализована возможность подключения к беспроводной сети для обеспечения возможности подключения транспортного средства к транспортному средству (V2V) и транспортного средства к инфраструктуре (V2I или V2X), что будет способствовать росту популярности этих систем. Проще говоря, автомобили смогут общаться друг с другом и через отличный мэйнфрейм, чтобы обеспечить более безопасное автоматизированное вождение.

    Хотя рост инноваций в системе ADA приобрел экспоненциальную популярность, рынок испытывал ограничения в продвижении этой технологии в больших масштабах. Одно из самых серьезных ограничений связано с масштабируемостью и огромной стоимостью. Внедрение этих систем в автомобили заводского изготовления требует больших затрат на многих уровнях соответствия, стандартов безопасности и многого другого.

    Кроме того, повышение эффективности и производительности систем связано с высокой ценой. Даже с учетом текущих препятствий ожидается, что рынок ADAS для Азиатско-Тихоокеанского региона достигнет 9,69 млрд долларов к 2023 году с темпами роста 28,6% в период с 2018 по 2023 год.

    Этот рост также объясняется недавно предложенными правительственными полномочиями в отношении этих систем помощи водителю и взаимосвязи между системами и меньшим количеством дорожно-транспортных происшествий.

    Когда ADAS впервые появился в США?

    Согласно Грегу Смиту, ранние системы ADA начали набирать популярность в США в начале 2000-х, в том числе:

    • 2000 Cadillac Deville — Night Vision (NV)
    • 2000 Toyota — Dynamic Laser Cruise Control (ACC)
    • 2004 Infinity FX — Предупреждение о выезде с полосы движения (LDW)
    • 2006 Lexus LS — Система удержания полосы движения (LKA)
    • 2007 Audi — Система удержания полосы движения (LDW)
    • 2008 GM — Предупреждение о выезде с полосы движения (LDW)

      Ранее, более механические технологии появились в американских автомобилях еще в конце 1970-х годов, когда были внедрены первые электронные антиблокировочные тормозные системы.

      Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) Министерства транспорта США объявило в 2014 году, что к 2018 году все новые автомобили весом менее 10 000 фунтов (4500 кг) должны иметь камеры заднего вида. Катализатором этого изменения стал Кэмерон Гулбрансен Закон о безопасности при транспортировке детей 2007 года после того, как ребенок был убит автомобилем, выезжающим на подъездную дорожку.

      В дополнение к этим камерам заднего вида производители транспортных средств разработали несколько других технологий для повышения безопасности.Примером может служить Cadillac ATS 2013 года, у которого было первое сиденье водителя с системой вибрации, предупреждающее об опасности для General Motors, которое вибрировало, когда водитель начинал съезжать с полосы движения или когда обнаруживалась приближающаяся опасность.

      Как работает ADAS?

      Большинство автомобилей последних моделей имеют встроенную систему ADAS в их первоначальную конструкцию и обновляются по мере того, как производители автомобилей вводят новые модели автомобилей и расширяют возможности. Эти системы используют несколько входных данных для включения полезных функций безопасности. Некоторые из этих источников данных включают автомобильную визуализацию, которая представляет собой серию высококачественных систем датчиков, которые имитируют и превосходят возможности человеческого глаза с точки зрения покрытия на 360 градусов, разрешения трехмерных объектов, высокой видимости в сложных погодных условиях и в условиях освещения. и данные в реальном времени.

      LiDAR (обнаружение света и дальность) добавляет больше камер и датчиков для компьютерного зрения, которые преобразуют выходные данные в 3D с возможностью различать статические и движущиеся объекты для дополнительных слоев слепых зон или ситуаций с плохим освещением.

      Дополнительные входные данные могут быть получены из других источников, не являющихся частью основной платформы транспортного средства, включая другие транспортные средства (V2V) или транспортное средство в инфраструктуру (V2X) — например, WiFi. ADAS будущего поколения будет по-прежнему подключаться к беспроводной сети, чтобы обеспечить более высокую безопасность и денежную ценность за счет использования данных V2V и V2X.

      Почему важны ADAS?

      Большинство дорожно-транспортных происшествий происходит по вине человека. Эти передовые системы безопасности были разработаны для автоматизации и улучшения качества вождения, чтобы повысить безопасность и безопасные привычки вождения. Было доказано, что ADAS снижает количество смертельных случаев на дорогах, а также снижает вероятность человеческой ошибки.

      Эти технологии можно разделить на две основные категории: технологии, автоматизирующие вождение, например системы автоматического экстренного торможения, и технологии, помогающие повысить осведомленность водителей, например системы предупреждения о выезде с полосы движения.

      Вся цель этих систем безопасности состоит в том, чтобы повысить безопасность дорожного движения, снизить травматизм транспортных средств за счет уменьшения общего количества дорожно-транспортных происшествий. Они также ограничивают количество страховых случаев в связи с незначительными несчастными случаями, при которых имеется материальный ущерб, но нет травм.

      Преимущества ADAS:

      • Автоматическая адаптация и улучшение систем безопасности для улучшения вождения среди населения. ADAS предназначены для предотвращения столкновений за счет использования технологий, предупреждающих водителей о потенциальных опасностях или принимая на себя управление транспортным средством, чтобы избежать такой опасности.
      • Адаптивные функции. Автоматическое освещение, адаптивный круиз-контроль и система предотвращения столкновений пешеходов (PCAM) — это функции, которые включают навигационные предупреждения для предупреждения водителей о потенциальных опасностях, например о появлении транспортных средств в слепых зонах, выезде с полосы движения и т. Д.
      • Датчики обладают потенциалом самокалибровки в будущем, чтобы сосредоточиться на безопасности и надежности этих систем.

        Какие проблемы возникают при использовании ADAS?

        Недостатки ADAS:

        • Американские страховщики, как правило, не предлагают скидки водителям на автомобили, оборудованные ADAS. Это связано с отсутствием достоверных данных от производителей автомобилей, подтверждающих повышение безопасности на дорогах, хотя некоторые страховые компании признали значительный потенциал ADAS в сокращении количества дорожно-транспортных происшествий.
        • Выбор, обучение и проблемы внедрения. Хотя технология доступна на рынке, многие водители перегружены возможностями, поскольку не знают, как выбрать, что лучше всего им подходит. Более того, даже при установке и внедрении таких систем существует проблема обучения водителей использованию их в полной мере, чтобы максимально использовать факторы ограничения риска, связанные с особенностями системы.

          По мере развития технологий и автомобилестроения меняются и возможности ADAS. Эти системы безопасности сейчас являются одними из самых востребованных функций для водителей, которые ищут свой следующий, более безопасный автомобиль.

          Источники:

          https://logisfleet.com/adas-can-protect-vehicles/

          What is ADAS (Advanced Driver Assistance Systems)?

          https: //www.gregsmithequipment.com/What-is-ADAS

          What is ADAS?

          Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти больше информации об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

          Что такое ADAS (расширенные системы помощи водителю)? — Обзор приложений ADAS

          Значительные улучшения в области безопасности автомобилей в прошлом (например, ударопрочные стекла, трехточечные ремни безопасности, подушки безопасности) были мерами пассивной безопасности, призванными свести к минимуму травмы во время аварии. Сегодня системы ADAS активно повышают безопасность с помощью встроенного зрения, уменьшая количество аварий и травм пассажиров.

          Реализация камер в автомобиле включает новую функцию искусственного интеллекта, которая использует объединение датчиков для идентификации и обработки объектов. Слияние датчиков, аналогичное информации о процессах человеческого мозга, объединяет большие объемы данных с помощью программного обеспечения для распознавания изображений, ультразвуковых датчиков, лидара и радара. Эта технология может физически реагировать быстрее, чем когда-либо мог бы человек-водитель. Он может анализировать потоковое видео в реальном времени, распознавать, что показывает видео, и определять, как на это реагировать.

          Вот некоторые из наиболее распространенных приложений ADAS:

          1. Адаптивный круиз-контроль

          Адаптивный круиз-контроль (ACC) особенно полезен на шоссе, где водителям трудно контролировать свою скорость и скорость других автомобилей в течение длительного периода времени. Расширенный круиз-контроль может автоматически ускорять, замедлять и временами останавливать автомобиль в зависимости от действий других объектов в непосредственной близости.

          2.Безбликовый дальний свет и пиксельный свет

          Безбликовый дальний свет и пиксельный свет используют датчики для адаптации к темноте и окружающей среде автомобиля, не мешая встречному движению. Это новое приложение для фар обнаруживает огни других автомобилей и перенаправляет их в сторону, чтобы другие участники дорожного движения не были временно ослеплены.

          3. Адаптивное управление освещением

          Адаптивное управление освещением позволяет адаптировать фары автомобиля к условиям внешнего освещения.Он изменяет силу, направление и поворот фар в зависимости от окружающей среды автомобиля и темноты.

          4. Автоматическая парковка

          Автоматическая парковка помогает информировать водителей о слепых зонах, чтобы они знали, когда повернуть руль и остановиться. Транспортные средства, оснащенные камерами заднего вида, имеют лучший обзор окружающей обстановки, чем традиционные боковые зеркала заднего вида. Некоторые системы могут даже завершить парковку автоматически без помощи водителя, комбинируя входные сигналы нескольких датчиков.

          5. Автономная услуга парковщика

          Автономная парковка автомобилей служащим — это новая технология, которая работает через объединение датчиков транспортных средств, сетевую связь 5G с облачными службами, которые управляют автономными транспортными средствами на парковках. Датчики транспортного средства предоставляют транспортному средству информацию о том, где он находится, куда ему нужно ехать и как безопасно туда добраться. Вся эта информация систематически оценивается и используется для ускорения движения, торможения и рулевого управления, пока автомобиль не будет надежно припаркован.

          6. Навигационная система

          Автомобильные навигационные системы предоставляют инструкции на экране и голосовые подсказки, чтобы помочь водителям следовать по маршруту, концентрируясь на дороге. Некоторые навигационные системы могут отображать точные данные о загруженности дорог и при необходимости планировать новый маршрут, чтобы избежать пробок. Продвинутые системы могут даже предлагать дисплеи Heads Up Display (HuD), чтобы не отвлекать водителя.

          Самоходные автомобили и усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS)

          С появлением беспилотных автомобилей и усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS) Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA), Центр исследований по предотвращению травм у детей ( CChIPS), AAA Foundation for Traffic Safety и другие финансируют исследования с целью изучения их потенциала по сокращению количества дорожно-транспортных происшествий и спасению тысяч жизней каждый год.

          В настоящее время CHOP и другие организации проводят исследования, изучающие человеческий фактор, когда подростки используют беспилотные автомобили и ADAS. Полностью понимая, как молодые водители взаимодействуют с беспилотными автомобилями и ADAS и используют их, можно поделиться рекомендациями с семьями, чтобы обеспечить безопасность в процессе обучения вождению и за его пределами.

          Если вы не уверены в том, как работают беспилотные автомобили и ADAS и как они могут повысить безопасность водителя, вы не одиноки.Вот обзор того, что доступно сейчас и что ожидается на горизонте:

          Расширенные системы помощи водителю (ADAS)
          • Электронный контроль устойчивости (ESC) Системы помогают водителям сохранять или восстанавливать контроль над транспортными средствами в сложных дорожных ситуациях, например, во время неожиданных поворотов или при езде по обледенелым дорогам. ESC автомобиля непрерывно отслеживает движение шин и работу рулевого колеса, чтобы определить потерю сцепления или проскальзывание. В таких ситуациях системы ESC могут снизить мощность двигателя, задействовать тормоза независимо для каждого колеса и исправить подвеску шин намного быстрее, чем это мог бы сделать водитель.Эти системы особенно полезны при управлении неожиданными событиями или при движении по мокрой или обледенелой дороге. Они также особенно полезны для водителей крупногабаритных транспортных средств, например внедорожников.
          • Адаптивные фары поворотов регулируют направление и яркость в зависимости от рулевого управления, чтобы обеспечить дополнительный свет на поворотах, поворотах и ​​холмах или для выявления потенциальных опасностей.
          • Видеосистема заднего вида (RVS) , также известная как резервная камера, позволяет водителям просматривать область за задним бампером и видеть небольшие объекты, которые могут быть закрыты слепыми зонами автомобиля или обычно не видны вообще.Существует несколько версий RVS: некоторые просто обеспечивают вид сзади автомобиля, в то время как другие объединяют этот вид с датчиком, который предупреждает (звуковой сигнал), если объект обнаружен слишком близко к задней части автомобиля и может даже применяться. тормозит автоматически, чтобы предотвратить возможное столкновение.
          • Адаптивный (автоматический) круиз-контроль (ACC) определяет, где движущийся впереди автомобиль находится по отношению к собственному автомобилю водителя, и замедляется и ускоряется, чтобы поддерживать постоянный интервал.В отличие от традиционного круиз-контроля, который можно установить только на одну скорость, ACC может адаптироваться, когда другие автомобили меняют свою скорость.
          • Предупреждение о выезде с полосы движения (LDW) Система предупреждает водителей, когда они непреднамеренно съезжают слишком близко к краям полосы движения. Тип предупреждения зависит от производителя автомобиля; некоторые используют звуковой сигнал, в то время как другие заставляют рулевое колесо или сиденье водителя вибрировать, создавая ощущение, как будто вы едете по полосе с грохотом. Системы LDW не следует путать с системами предотвращения съезда с полосы движения (описанными ниже).
          • Система предотвращения схода с полосы движения (LDP) , также известная как система помощи при удержании полосы движения, помогает предотвратить непреднамеренный съезд автомобиля с полосы движения. LDP использует камеру для наблюдения за расстоянием между транспортным средством и разметкой полосы движения. Если автомобиль смещается в сторону указателей полосы движения, система сначала подает звуковой сигнал, после чего следует выборочное торможение, чтобы помочь вернуть автомобиль на свою полосу движения.
          • Система предотвращения прямого столкновения (FCM) определяет, насколько далеко и быстро может двигаться впереди идущий автомобиль, и автоматически включает тормоза, если водитель не реагирует.Таким образом, системы FCM работают, чтобы уменьшить вероятность сбоев и снизить серьезность сбоев, когда они происходят. FCM не следует путать с системами предупреждения о лобовом столкновении (описанными ниже).
          • Предупреждение о лобовом столкновении (FCW) Системы предупреждают водителя, когда транспортное средство собирается столкнуться с другим транспортным средством на некотором расстоянии впереди. Тип предупреждения зависит от автомобиля: в некоторых используется мигающий свет, в других — звуковой сигнал или вибрация.
          • Автоматическое экстренное торможение (AEB) Системы вовремя обнаруживают надвигающееся столкновение с другим транспортным средством, чтобы избежать или смягчить столкновение.Эти системы сначала предупреждают водителя, чтобы тот предпринял корректирующие действия, чтобы избежать аварии. Если реакции водителя недостаточно, чтобы избежать столкновения, AEB может автоматически задействовать тормоза, чтобы помочь предотвратить или снизить серьезность аварии. В настоящее время доступны два типа AEB: поддержка динамического торможения (DBS) и торможение при неизбежном столкновении (CIB) . Если водитель тормозит, но недостаточно сильно, чтобы избежать столкновения, DBS автоматически дополняет торможение водителя, чтобы избежать столкновения.Если водитель не предпринимает никаких действий, чтобы избежать аварии, CIB автоматически применяет тормоза транспортного средства, чтобы замедлить или остановить автомобиль, избегая аварии или уменьшая ее серьезность. Новое исследование, проведенное исследователями CHOP и опубликованное в журнале Safety Science , показывает, что AEB предотвратила 57% аварий с задним ходом с участием водителей от 16 до 19 лет и 81% с участием водителей от 20 до 24 лет.
          • Системы автоматического экстренного торможения пешеходов (PAEB ) представляют собой новейшую технологию и обеспечивают автоматическое торможение, когда пешеходы находятся перед транспортным средством, а водитель не предпринимает никаких действий для предотвращения столкновения.
          • Автоматическое уведомление о сбоях (ACN) Системы уведомляют аварийно-спасательные службы о происшествии и предоставляют информацию о его местонахождении. Когда датчик ACN обнаруживает срабатывание подушки безопасности или резкое и внезапное падение скорости, автоматически устанавливается соединение с оператором. Новая технология, системы ACN, могут снизить уровень смертности и инвалидности за счет сокращения времени, необходимого службам неотложной медицинской помощи, чтобы прибыть на место аварии и доставить пострадавших в больницу.

          Чтобы узнать больше о том, как работают эти технологии ADAS, посмотрите эти видео с сайта NHTSA с участием Адама Сэвиджа из Tested.com.

          Самоходные автомобили

          По мере совершенствования технологий ADAS они могут в конечном итоге привести к созданию транспортных средств, способных управлять всеми аспектами управления автомобилем: действительно «беспилотные» автомобили. Беспилотные автомобили, также известные как «автономные транспортные средства», находятся в стадии разработки, но пока они не доступны потребителю. Беспилотные автомобили бывают разных уровней, в том числе с:

          • Limited Self-Driving Automation , где водитель полностью выполняет основные функции в определенных условиях движения и окружающей среды.Автомобиль должен следить за своим окружением и принимать решение о передаче операции водителю. Согласно NHTSA, такая передача будет происходить, когда транспортное средство понимает, что приближается к зоне строительства, и предупреждает водителя, чтобы он снова принял управление.
          • Full Self-Driving Automation , где транспортное средство отвечает за безопасную работу всех критически важных функций на протяжении всей поездки. Здесь единственная ответственность водителя будет заключаться в предоставлении пункта назначения; Это задача транспортного средства — безопасно добраться до него.

          NHTSA стремится продвигать эту технологию для устранения аварий в беспилотных автомобилях, но сохраняются проблемы безопасности, связанные с передачей управления между водителем и транспортным средством. Исследователи из CHOP и другие изучают эти вопросы, чтобы помочь разработать беспилотные автомобили и дать рекомендации по их безопасному использованию.

          Закон требует наличия технологии мониторинга водителей в каждой машине

          Увеличить / Женщина тестирует систему помощи водителю Cadillac Super Cruise в 2018 году.Super Cruise включает в себя технологию слежения за глазами на основе камеры, чтобы водители следили за дорогой.

          Три сенатора Соединенных Штатов в понедельник предложили закон, который потребует, чтобы все новые автомобили в Соединенных Штатах имели системы мониторинга водителей в течение шести лет. Два спонсора закона — Эд Марки (штат Массачусетс) и Ричард Блюменталь (штат Коннектикут) — недавно направили письмо федеральным регулирующим органам, в котором выразили обеспокоенность по поводу фатальной аварии Tesla на прошлой неделе в Техасе.

          Непонятно, как Tesla Model S 2019 года на большой скорости врезалась в дерево в жилом районе за пределами Хьюстона.Полиция сообщила, что ни один из двух пассажиров автомобиля не находился на водительском сиденье: один был на переднем пассажирском сиденье, а другой сидел на заднем сиденье.

          Авария привлекла больше внимания к давним дебатам о добавлении в автомобили технологии мониторинга водителей. Некоторые автопроизводители уже внедрили надежную технологию мониторинга водителей. Например, технология помощи водителю Cadillac Super Cruise использует камеру, обращенную к водителю, чтобы убедиться, что глаза водителя сосредоточены на дороге.Водители могут убрать руки с руля, пока активен Super Cruise. Но если они перестанут смотреть на дорогу впереди, Super Cruise предупредит их и в конце концов отключится.

          В автомобилях Tesla

          используется более элементарный метод измерения взаимодействия водителя: датчик крутящего момента на рулевом колесе. К сожалению, руки за рулем не являются гарантией того, что водитель обращает внимание. Кроме того, датчики крутящего момента легко вывести из строя, подвесив груз на рулевом колесе.

          Законодательство обяжет мониторинг водителей к 2027 году

          Защитники безопасности утверждали, что любой автомобиль с усовершенствованной системой помощи водителю (ADAS) должен иметь систему мониторинга водителя.Это сделано для борьбы с риском того, что водители начнут настолько доверять своим ADAS, что перестанут обращать внимание на дорогу. И многие утверждают, что датчика крутящего момента в стиле Tesla недостаточно. Неспособность водителей сосредоточиться на дороге, вероятно, способствовала гибели трех автопилотов за последние пять лет, а также гибели прототипа беспилотного автомобиля Uber в 2018 году.

          Реклама

          И, конечно же, отвлеченное вождение — проблема, которая выходит далеко за рамки Tesla или ADAS любого производителя.По оценкам Национального управления безопасности дорожного движения, отвлечение внимания от вождения является причиной более 3000 смертей ежегодно.

          Законопроект Марки / Блюменталя, соавтором которого также является сенатор Эми Клобучар (штат Миннесота), потребует от министра транспорта разработать правила, требующие, чтобы на всех транспортных средствах была установлена ​​технология мониторинга водителей. Окончательная версия правила должна быть готова в течение четырех лет, и у автопроизводителей будет еще два года на выполнение. Если закон будет принят в этом году, к 2027 году каждый новый автомобиль должен будет использовать ту или иную версию этой технологии.

          Все три сенатора являются членами комитета Палаты представителей по торговле, науке и транспорту, который во вторник проводит слушания о будущем автомобильной безопасности.

          Слишком много?

          Требование DMS для всех автомобилей, а не только для ADAS, может показаться драматическим шагом. Однако в ближайшие шесть лет ADAS станет только более популярным и функциональным. К 2027 году многие, а может быть, и большинство транспортных средств, вероятно, будут иметь какие-то системы ADAS. Действительно, автомобили в 2027 году, вероятно, будут выполнять даже больше задач вождения, чем лучшие современные системы.В результате водителям будет еще сложнее обращать внимание, пока их машина ведет большую часть времени.

          Европейские чиновники более агрессивно, чем их американские коллеги, требовали наблюдения за водителями. Колин Барнден, эксперт по автомобильной промышленности из Великобритании, сказал Ars, что недавно принятые европейские правила требуют наличия систем мониторинга водителя во всех новых моделях автомобилей, представленных с середины 2024 года. Европейские автопроизводители получают двухлетний льготный период для продолжения продажи моделей автомобилей, утвержденных до истечения крайнего срока, но для каждой новой проданной машины, начиная с середины 2026 года, потребуется DMS.

          Барнден отдельно сказал, что Euro NCAP, поддерживаемая правительством группа, которая оценивает автомобили по безопасности, потребует, чтобы автомобили имели систему мониторинга водителей, чтобы получить пятизвездочный рейтинг безопасности, начиная с 2023 или 2024 года.

          Автоматические автомобили для обеспечения безопасности | NHTSA

          НАБДД в действии

          Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA)

          демонстрирует свою приверженность спасению жизней на дорогах и автомагистралях нашей страны посредством активного и всеобъемлющего подхода к безопасной разработке, тестированию и развертыванию новых и передовых автомобильных технологий, которые имеют огромный потенциал для повышения безопасности и мобильности для всех американцев, демонстрирует NHTSA. его приверженность спасению жизней на дорогах и автомагистралях нашей страны.

          В сентябре 2016 года НАБДД и Министерство транспорта США издали Федеральную политику в отношении автоматизированных транспортных средств, в которой излагается упреждающий подход к обеспечению безопасности и содействию инновациям. Основываясь на этой политике и учитывая отзывы, полученные в ходе публичных комментариев, встреч с заинтересованными сторонами и слушаний в Конгрессе, в сентябре 2017 года агентство выпустило документ Automated Driving Systems: A Vision for Safety 2.0 . Обновленное руководство 2.0 предлагает гибкий, нерегулирующий подход к безопасности автоматизированных транспортных средств, поддерживая автомобильную промышленность и другие ключевые заинтересованные стороны, поскольку они рассматривают и разрабатывают передовые методы для безопасного тестирования и развертывания ADS уровней 3–5.Он также предоставляет техническую помощь штатам и передовой опыт для политиков в отношении ADS.

          В октябре 2018 года Министерство транспорта США выпустило выпуск Preparing for the Future of Transportation: Automated Vehicles 3.0 , который основывается на добровольном руководстве, представленном в версии 2.0, но не заменяет его. AV 3.0 расширяет сферу применения на все наземные автомобильные транспортные системы и был разработан на основе участия различных заинтересованных сторон по всей стране. AV 3.0 структурирован вокруг трех ключевых областей:

          1. Повышение мультимодальной безопасности,
          2. Снижение неопределенности в политике и
          3. Описание процесса работы с U.S. DOT.

          Обеспечение американского лидерства в технологиях автоматизированных транспортных средств: Automated Vehicles 4.0 был выпущен в январе 2020 года. AV 4.0 основывается на AV 3.0, расширяя область действия до 38 соответствующих компонентов правительства США (USG), которые имеют прямую или косвенную долю участия в безопасной разработке и интеграция AV-технологий. AV 4.0 структурирован вокруг трех ключевых областей:

          1. USG AV, принципы,
          2. Усилия администрации, поддерживающие рост и лидерство AV-технологий, и
          3. Деятельность правительства США и возможности для сотрудничества.

          По мере развития автоматизированных технологий будет развиваться и руководство отдела. Руководство должно быть гибким и развиваться по мере развития технологий, но при этом безопасность всегда будет главным приоритетом.

          Исследование

          : Какие системы помощи водителю являются лучшими?

          Автопроизводители добились огромных успехов в области безопасности и помощи водителю за последние годы, но очевидно, что не все из них достигли одинакового уровня эффективности и надежности.

          В то время как Tesla много говорит о своей системе автопилота, особенно сейчас, когда идет бета-тест ее функции «Полное самоуправление», реальность такова, что ряд компаний предлагают аналогичные альтернативы.

          Итак, какие системы помощи водителю самые лучшие? Знаете, те, которые позволяют то, что можно описать как полуавтономное вождение? Американский журнал Consumer Reports недавно протестировал 17 различных систем, чтобы выяснить это.

          Объединив функции удержания полосы движения и адаптивного круиз-контроля на закрытой трассе, а также на дорогах общего пользования, команда провела до 36 тестов с каждым автомобилем и оценила их по пяти основным критериям: возможности и производительность; удержание водителя занятым; простота использования; ясно, когда безопасно использовать; и не отвечает водитель.

          Вот Consumer Reports Рейтинг ’:

          1. Cadillac, Супер круиз
          2. Тесла, Автопилот
          3. Lincoln / Ford, второй пилот 360
          4. Audi, pre sense
          5. Hyundai / Kia, SmartSense
          6. Mercedes-Benz, Активная помощь при вождении
          7. Subaru, EyeSight
          8. BMW, Активная система помощи при вождении ConnectedDrive
          9. Porsche, Активный сейф
          10. Volvo, Ассистент пилота
          11. Хонда / Акура, Хонда Сенсинг
          12. Nissan / Infiniti, ProPILOT
          13. Toyota / Lexus, Toyota Safety Sense
          14. Volkswagen
          15. Chevrolet / Buick, Пакет уверенности водителя
          16. Land Rover, InControl
          17. Mazda, i-Activsense

          Имейте в виду, что между моделями, годами выпуска и комплектами могут быть различия, которые могут повлиять на некоторые параметры работы системы.Кроме того, некоторые автопроизводители могут изменять свое системное программное обеспечение на нынешних и будущих автомобилях с помощью беспроводных обновлений.

          Фото: Дэвид Миллер

          Cadillac Super Cruise остается самой популярной системой, потому что она использует прямой мониторинг водителя, чтобы предупредить водителей, которые, похоже, перестали обращать внимание на дорогу. Он может выдавать несколько предупреждений, например, ярко-красный свет на верхнем ободе рулевого колеса. Если водитель все равно не отреагирует, система начнет замедлять машину и даже может полностью остановить ее.

          Как и многие организации по безопасности дорожного движения, Consumer Reports предупреждает, что ни одна из этих систем не может эффективно заменить внимание водителя и вмешательство в некоторых ситуациях. Когда люди слишком полагаются на автоматизированную систему и отключаются от вождения, происходит множество смертельных аварий.

          «Доказательства очевидны: если автомобиль помогает людям отвлечь их внимание от дороги, они это сделают — с потенциально смертельными последствиями», — говорит Уильям Уоллес, менеджер по политике безопасности в Consumer Reports .«Для активных систем помощи при вождении критически важно иметь функции безопасности, которые действительно проверяют, что водители обращают внимание и готовы к действиям в любое время. В противном случае риски для безопасности этих систем могут в конечном итоге перевесить их преимущества ».

          Voxelflow хочет ускорить работу систем помощи водителю вашего автомобиля

          Машинное зрение — или процесс, с помощью которого компьютер может визуально воспринимать окружающую среду — сложен по многим причинам, и, как и с самыми сложными вещами, с ним можно работать множеством разных способов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами.Некоторые из наиболее распространенных способов решения этой задачи в автомобиле включают радары, ультразвуковые, лидарные и обычные старые камеры.

          Дело в том, что ни один из них не особенно хорош для того, чтобы увидеть объект, который быстро приближается, с достаточным разрешением, а затем передать эту информацию на компьютер автомобиля достаточно быстро, чтобы транспортное средство могло действовать на него. Например, вы ведете машину, ребенок выбегает на дорогу, и теперь ваша машина должна увидеть ребенка и затормозить, прежде чем вы его ударите. Компания под названием Terranet считает, что у нее есть решение этой проблемы, о котором она объявила в четверг, и называется она Voxelflow.

          Подняться на место водителя

          Подпишитесь на информационный бюллетень Roadshow, чтобы получать последние новости об автомобилях и обзоры, которые будут отправляться вам на почту два раза в неделю.

          Если вы похожи на меня, первое, о чем вы, вероятно, думаете после прочтения названия «Voxelflow», это: «Что, черт возьми, такое воксель? Это звучит выдумано». Ну, я тоже не был уверен, поэтому я попросил доктора Энтони Роя, эксперта по машинному зрению, дать полное объяснение непрофессионала:

          «Воксель похож на пиксель.Пиксель — это точка в двухмерном пространстве с координатами X и Y, как пиксели на вашем телевизоре. Воксель такой же, за исключением того, что он находится в трехмерном пространстве, поэтому у него есть координаты X, Y и Z ».

          Хорошо, так как же система Voxelflow генерирует облако вокселей (также известное как облако точек), которое необходимо для определить объект в космосе? Ну, в отличие от большинства автомобильных камер, которые используют традиционные камеры с затвором и датчиками, система Voxelflow использует нечто, называемое «камерой событий», или, точнее, три из них и лазер.

          Событийная камера не имеет затвора. Вместо этого отдельные пиксели, составляющие сенсор камеры, независимо реагируют на изменения яркости по мере их возникновения. Это позволяет камере событий реагировать намного быстрее, чем камера с затвором, с меньшей вероятностью размытия движения. Круто, правда?

          Итак, теперь у нас есть три камеры для захвата изображений объекта, в который мы пытаемся не попасть, но они дают нам только координаты X и Y. Большое новшество системы Voxelflow — это сканирующий лазер, который захватывает объекты, обнаруженные камерами, и обеспечивает эту координату Z, определяя местоположение объекта в пространстве и превращая пиксель в воксель.

          «Вы можете использовать несколько 2D-камер для генерации третьей координаты», — продолжает д-р Рой. «Проблема в том, что компьютеру требуется больше времени для обработки этих данных. Использование лидара или чего-то подобного [Voxelflow] системы будет быстрее».

          Результатом этого является система, которая может видеть, анализировать и реагировать на возможное столкновение за пять миллисекунд. Но погодите, как говорится, это еще не все. Вместо того, чтобы просто хранить все свои данные локально, Voxelflow сотрудничает с Mercedes-Benz, чтобы применить их к технологии Mercedes Live Map.

          Нихат Куэкуек, который работает на Mercedes над его картами и навигационными проектами, описывает, как Live Map интегрирует данные Voxelflow, используя три состояния вещества: твердое, жидкое и газообразное.

          Неизменяемые объекты — здания и т. Д. — подобны твердым телам. То, что время от времени меняется — пешеходные переходы, светофоры и т. Д. — похоже на жидкости. Данные Voxelflow, собираемые автомобилями во время вождения, документируют часто меняющиеся вещи, подобны газам. Все три используются для создания более полной, живой карты, которая затем передается, а не загружается в автомобиль.

          Конечным результатом интеграции Live Map станет более эффективная навигация и возможность более безопасного планирования маршрута. Преимущества этого будут ощущаться с обычными транспортными средствами, управляемыми людьми, но действительно принесут дивиденды, когда автономные транспортные средства уровня 4 и уровня 5 начнут широко распространяться на дорогах общего пользования.

          Сейчас играет:
          Смотри:

          Автозаполнение: Nikon и Velodyne объединились, чтобы сделать.

You May Also Like

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *