Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und Autonomes Fahren (AD)

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD)

Not an Uotpia, a Measurement Task

첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행(AD)

자동차 산업은 운전에 대한 우리의 이해를 근본적으로 바꾸는 혁명적인 변화의 한가운데에 있습니다. 이러한 변화의 주역은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 자율 주행(AD)입니다. 이러한 기술은 안전성을 높이고 교통 흐름을 최적화하며 궁극적으로 새로운 운전의 시대를 열도록 설계되었습니다.

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첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)

ADAS는 차량을 더 스마트하고 안전하게 만들기 위해 개발된 다양한 기술을 포괄합니다. 이러한 시스템은 일상적인 도로 교통에서 운전자를 지원합니다. 이러한 시스템에는 다음이 포함됩니다:

적응형 Cruise Control (ACC):

이 기술은 차량의 속도를 전방 교통 상황에 맞게 자동으로 조정합니다. 이는 운전 편의성을 높여줄 뿐만 아니라 사고 위험도 줄여줍니다. 차량은 앞 차량의 속도에 따라 감속하고 교통 속도가 빨라지면 자동으로 가속합니다. 제한 속도도 인식하여 자동으로 속도를 조절합니다.

차선 유지 도우미:

차량이 의도치 않게 차선을 벗어날 경우 운전자에게 경고가 표시됩니다. 차선 유지 어시스턴트는 운전자가 차선 변경을 수정하지 않으면 스티어링에 개입합니다. 이는 주의 산만이나 피로로 인한 사고를 예방하는 데 도움이 됩니다.

긴급 제동 보조:

임박한 충돌을 감지하고 운전자가 제때 반응하지 않으면 자동 제동이 시작됩니다. 이를 통해 심각한 사고를 예방하거나 최소한 완화할 수 있습니다.

자율 주행(AD)

사람의 개입 없이 운전할 수 있는 완전 자율주행 차량은 차량 자동화 분야의 정점입니다. AD 레벨 0(자동화 없음)부터 AD 레벨 5(완전 자동화)까지 다양한 수준의 자율성을 구분합니다.

레벨 1 및 2(부분 자동화):

차량이 스티어링 및 제동과 같은 특정 작업을 부분적으로 대신할 수 있지만 여전히 운전자의 주의와 개입이 필요합니다.
 

레벨 3(조건부 자동화):

특정 상황에서는 차량이 자율적으로 주행할 수 있지만 대부분의 경우 운전자가 제어할 수 있습니다. 

레벨 4(높은 자동화):

차량은 대부분의 주행 조작을 자율적으로 수행할 수 있지만 사람의 개입이 필요한 특정 상황이 있습니다.

레벨 5(완전 자동화):

자동차는 사람의 개입 없이 어떤 상황에서도 자율 주행이 가능합니다. 

Requirements and Challenges for Measurement Systems

Although Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD) represent huge advances in automotive technology, there are still some challenges to overcome associated with the development and deployment of ADAS & AD.

 

Accuracy and Precision

Measurements must be extremely accurate and precise, as small errors can have serious implications for road safety.

 

Sensor Integration

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) systems use a variety of sensors such as lidar, radar, cameras and ultrasonic sensors. The integration and coordination of these sensors requires advanced measurement technology to ensure that the information is captured and interpreted correctly.

 

Real-time Processing

Many Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) functions require real-time processing of sensor information. The measurement technology must be able to capture, process and transmit data in real time to enable fast vehicle responses. 

 

Environmental Conditions

Vehicles are exposed to various environmental conditions, including rain, snow, fog and extreme temperatures. The measurement technology must be robust enough to provide reliable data under different conditions.

 

Self-Calibration

Sensors must be able to self-calibrate to maintain their accuracy under different conditions.

 

Cybersecurity

As connected vehicles are vulnerable to cyber-attacks, measurement systems must be secure and provide protection mechanisms against potential attacks.

 

Testing in Real-World Conditions

It is crucial to test Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD) in real traffic situations. This requires advanced measurement technology that provides a safe and controlled environment for testing.

 

Norms and Standards

There are a variety of norms and standards for the development and deployment of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD). Measurement technology must comply with these standards and be able to perform appropriate measurements to ensure compliance.

 

Data Protection and Ethics

Measurements of vehicle data must comply with data protection regulations. It is important to ensure that measurement technology complies with ethical standards and respects the privacy of vehicle users.

 

Measurement technology plays a crucial role in the development, validation and implementation of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD) as it helps to ensure the reliability and safety of these systems.

 

Adjustments to the Infrastructure:

The successful integration of ADAS and AD also requires adjustments to the traffic infrastructure. These include the creation of intelligent traffic management systems, communication standards between vehicles and infrastructure and special lanes for autonomous vehicles.

The use of ADAS and AD marks a decisive step towards smarter and safer mobility. The benefits are promising. At the same time, however, safety aspects must be carefully considered when establishing and integrating these technologies. If these challenges are successfully overcome, the automotive future can make roads safer, traffic more efficient and mobility more sustainable overall.

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