Làm thế nào các nhà sản xuất ô tô có thể cải thiện hệ thống phát hiện người đi bộ của họ

Chia sẻ

Sự gia tăng của các phương tiện tự trị đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong các tính năng an toàn. Ngành công nghiệp xe tự trị trị giá 53 tỷ đô la đã đưa ngành vận tải vào cơn bão. Tuy nhiên, thách thức phát hiện người đi bộ vẫn được đặt lên hàng đầu.

Do đó, nhu cầu công nghệ phát hiện người đi bộ tiên tiến. Công nghệ này, được thiết kế để xác định người đi bộ và ngăn ngừa tai nạn, là rất quan trọng trong việc giảm các trường hợp tử vong và thương tích. Quan trọng hơn, công nghệ này không chỉ quan trọng đối với xe tự lái mà còn cho những chiếc bình thường của bạn.

Hệ thống phát hiện người đi bộ tồn tại, nhưng chúng có những hạn chế, đặc biệt là trong các điều kiện môi trường khác nhau và các kịch bản đô thị phức tạp. Đối với các nhà sản xuất ô tô, cải thiện hệ thống phát hiện cho người đi bộ không chỉ là về sự đổi mới mà còn về việc cứu mạng.

Hiểu tình trạng hiện tại của hệ thống phát hiện người đi bộ

Hệ thống phát hiện người đi bộ sử dụng kết hợp máy ảnh, radar và đôi khi là LIDAR để xác định các cá nhân trên đường của xe. Những hệ thống này Phân tích dữ liệu thời gian thực để phân biệt người đi bộ với các đối tượng khác và cảnh báo người lái hoặc kích hoạt phanh tự động.

Mặc dù công nghệ đã làm giảm đáng kể nguy cơ va chạm trong môi trường được kiểm soát, các ứng dụng trong thế giới thực thường phơi bày những thiếu sót của nó.

Các yếu tố như ánh sáng kém, thời tiết khắc nghiệt và hành vi dành cho người đi bộ không thể đoán trước đưa ra những thách thức đáng kể. Ngoài ra, các hệ thống hiện tại đôi khi đấu tranh với việc phát hiện các cá nhân trong môi trường đô thị đông đúc hoặc khi người đi bộ bị che khuất một phần.

Đối với các nhà sản xuất, việc giải quyết những khoảng trống này là điều cần thiết để tạo ra những con đường an toàn hơn cho mọi người.

Tận dụng AI nâng cao để phát hiện thông minh hơn

Gần đây, ở Colorado Springs, một chiếc xe đã đâm vào hai người đi bộ, làm cả hai bị thương. Bây giờ, đây là một trường hợp thương tích cá nhân điển hình – một chiếc xe đã liên quan và hai người bị thương. Các nạn nhân ở đây có thể thuê một Luật sư tai nạn ô tô ở Colorado Springs Để xử lý trường hợp của họ và bồi thường an toàn cho các hóa đơn y tế.

Springs Law Group cho biết một luật sư thương tích cá nhân giúp nạn nhân điều hướng sự phức tạp của các trường hợp thương tích, bao gồm cả tai nạn xe hơi. Nhưng đây là điều: tai nạn xe hơi này có thể tránh được nếu chiếc xe có hệ thống phát hiện người đi bộ thông minh hơn. Và vào năm 2025, điều gì làm cho bất cứ điều gì bạn yêu cầu thông minh hơn? Đơn giản: Trí tuệ nhân tạo (AI).

AI nằm ở trung tâm phát hiện người đi bộ, cho phép các hệ thống học hỏi và thích nghi với các kịch bản khác nhau. Để cải thiện độ chính xác, các nhà sản xuất phải đầu tư vào các mô hình học tập sâu có khả năng phân tích các bộ dữ liệu rộng lớn. Những mô hình này có thể dạy các hệ thống phát hiện để nhận ra các tín hiệu tinh tế như tư thế cơ thể, mô hình chuyển động và thậm chí là ý định.

Chẳng hạn, một người đi bộ chuẩn bị băng qua đường thường trưng bày các dấu hiệu nhận biết như quay đầu hoặc bước về phía lề đường. Bằng cách đào tạo các hệ thống AI để nhận ra các hành vi này, các nhà sản xuất có thể tăng cường đáng kể khả năng dự đoán và ứng phó với các va chạm tiềm năng.

Giải quyết các thành kiến ​​trong thuật toán phát hiện

Các hệ thống hiện tại đôi khi hoạt động tốt hơn trong việc phát hiện một số nhân khẩu học nhất định, chẳng hạn như người lớn, trong khi vật lộn với người khác, như trẻ em hoặc cá nhân có tông màu da tối hơn. Sự chênh lệch này phát sinh từ dữ liệu được sử dụng để đào tạo các hệ thống này, có thể không đại diện cho sự đa dạng đầy đủ của người đi bộ trong thế giới thực.

Các nhà sản xuất phải ưu tiên thu thập dữ liệu đào tạo đa dạng, đảm bảo rằng các thuật toán phát hiện có thể nhận ra người đi bộ ở mọi lứa tuổi, dân tộc và loại cơ thể. Hợp tác với các tổ chức học thuật và các tổ chức nghiên cứu có thể tạo điều kiện truy cập vào các bộ dữ liệu rộng hơn, cải thiện tính bao gồm và tính công bằng của các hệ thống phát hiện.

Cải thiện việc ra quyết định thời gian thực

Phát hiện chỉ là bước đầu tiên trong việc ngăn ngừa tai nạn người đi bộ; Các hệ thống cũng phải đưa ra quyết định thời gian thực để giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả. Điều này liên quan đến việc xác định phản ứng thích hợp – có nên thông báo cho người lái, áp dụng phanh khẩn cấp hoặc thực hiện hành động lảng tránh.

Tốc độ và độ chính xác là rất quan trọng trong quá trình này, vì sự chậm trễ có thể khiến ngay cả các hệ thống phát hiện tiên tiến nhất không hiệu quả.

Các nhà sản xuất có thể tăng cường khả năng ra quyết định bằng cách kết hợp tính toán cạnh, xử lý dữ liệu trực tiếp trong xe thay vì dựa vào các hệ thống dựa trên đám mây. Điều này làm giảm độ trễ, cho phép xe phản ứng nhanh hơn trong các tình huống quan trọng.

Hơn nữa, các thuật toán dự đoán đánh giá các yếu tố như tốc độ xe và các điều kiện giao thông xung quanh có thể giúp các hệ thống chọn cách hành động phù hợp nhất.

Thiết kế cho môi trường đô thị

Hệ thống phát hiện người đi bộ phải đối mặt với những thách thức độc đáo ở khu vực đô thị, nơi mật độ dân số cao và mô hình giao thông phức tạp làm tăng nguy cơ tai nạn.

Những chiếc xe tự lái, đặc biệt, cần tính năng an toàn này được tăng cường để điều hướng môi trường đô thị. Trở lại năm 2023, Tesla đã đấu tranh với chất lượng của các tính năng tự lái của một số chiếc xe của nó. Điều đó khiến công ty nhớ lại hai triệu xe. Những mối quan tâm như vậy luôn tồn tại giữa các nhà sản xuất ngay cả ngày nay, đặc biệt là khi xe của họ tự lái ở các khu vực đô thị dày đặc.

Để điều hướng các môi trường này một cách hiệu quả, các hệ thống phải thích ứng với một loạt các kịch bản, từ người đi bộ Jaywalking đến các lối băng qua đường đông đúc.

Một giải pháp tiềm năng là việc sử dụng các bản đồ độ phân giải cao và dữ liệu lưu lượng truy cập thời gian thực, có thể cung cấp bối cảnh bổ sung cho các hệ thống phát hiện. Những công cụ này có thể giúp các phương tiện dự đoán các khu vực có nguy cơ cao, chẳng hạn như khu vực trường học hoặc giao lộ với tầm nhìn hạn chế.

Câu hỏi thường gặp (Câu hỏi thường gặp)

Hệ thống phát hiện người đi bộ trong xe hơi có tầm nhìn nhiệt không?

Một số hệ thống phát hiện người đi bộ tiên tiến sử dụng máy ảnh hồng ngoại, thường được gọi là tầm nhìn nhiệt hoặc nhiệt, để phát hiện con người trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc ban đêm. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống đều dựa vào sự kết hợp của máy ảnh ánh sáng nhìn thấy, radar và LIDAR để xác định người đi bộ. Cảm biến hồng ngoại có thể tăng cường độ chính xác phát hiện bằng cách nhận ra nhiệt cơ thể, đặc biệt là trong các môi trường đầy thách thức.

Làm thế nào để xe hơi dự đoán một động thái tiếp theo của người đi bộ?

Ô tô dự đoán một động thái tiếp theo của người đi bộ bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, theo dõi chuyển động và dữ liệu cảm biến từ máy ảnh, radar và LIDAR. Các hệ thống này phân tích tốc độ đi bộ, hướng và tư thế cơ thể để dự đoán các mô hình chuyển động. Các mô hình nâng cao thậm chí xem xét các điều kiện giao thông và các hành vi trong quá khứ để cải thiện thời gian phản ứng và tránh va chạm.

Hệ thống phát hiện người đi bộ của xe hơi phản ứng thế nào khi một người nhảy trước xe?

Khi một người đi bộ đột nhiên nhảy trước xe, hệ thống nhanh chóng xử lý dữ liệu cảm biến và kích hoạt phanh khẩn cấp. Một số phương tiện cũng đưa ra cảnh báo bằng chứng và trực quan để cảnh báo người lái trước khi phanh. Nếu hệ thống phát hiện một vụ va chạm không thể tránh khỏi, nó có thể điều chỉnh cường độ lái hoặc phanh để giảm thiểu tác động.

Mở đường cho những con đường an toàn hơn

Mục tiêu cuối cùng của các hệ thống phát hiện người đi bộ là tạo ra những con đường an toàn hơn, nơi người đi bộ và phương tiện cùng tồn tại hài hòa. Đối với các nhà sản xuất, việc đạt được tầm nhìn này đòi hỏi một cách tiếp cận đa dạng kết hợp đổi mới công nghệ, cân nhắc đạo đức và hợp tác.

Khi những nỗ lực này hội tụ, giấc mơ về những con đường không có tai nạn có thể một ngày nào đó trở thành hiện thực. Cho đến lúc đó, các nhà sản xuất phải cam kết đổi mới và cảnh giác.

Ngày 28 tháng 1 năm 2025Phóng viên công nghệ tiêu hóa