Case Study of Today’s Automotive Dealerships: Introduction and Delivery of Advanced Driver Assistance Systems

Author(s):  
Hillary Abraham ◽  
Hale McAnulty ◽  
Bruce Mehler ◽  
Bryan Reimer
Author(s):  
O. J. Gietelink ◽  
B. De Schutter ◽  
M. Verhaegen

This paper presents a methodological approach for validation of advanced driver assistance systems. The methodology relies on the use of randomized algorithms that are more efficient than conventional validation that uses simulations and field tests, especially with increasing complexity of the system. The methodology first specifies the perturbation space and performance criteria. Then, a minimum number of samples and a relevant sampling space are selected. Next, an iterative randomized simulation is executed; then the simulation model is validated with the use of hardware tests to increase the reliability of the estimated performance. The proof of concept is illustrated with some examples of a case study involving an adaptive cruise control system. The case study points out some characteristic properties of randomized algorithms with respect to the necessary sample complexity and sensitivity to model uncertainty. Solutions for these issues are proposed as are corresponding recommendations for research.


F1000Research ◽  
2021 ◽  
Vol 10 ◽  
pp. 1122
Author(s):  
Siti Fatimah Abdul Razak ◽  
Sumendra Yogarayan ◽  
Afizan Azman ◽  
Mohd Fikri Azli Abdullah ◽  
Anang Hudaya Muhamad Amin ◽  
...  

Background: Automobile manufacturers need to have an insight and understand how consumers, specifically drivers, respond to the advanced driver assistance systems (ADAS) technology in their manufactured vehicles. This study reveals drivers’ perceptions of Malaysia’s advanced driver assistance systems, which is currently lacking in the literature. So far, other studies have focused on countries that are unlike Malaysia’s multi-culture environment. Methods: A survey was designed and distributed using convenience sampling to obtain responses from licensed drivers. Questions included demographic and driving questions, the perceptions of benefits and obstacles relevant to ADAS use, vehicle decision-making, and technology use. Data were collected from 818 respondents who were licensed drivers in Malaysia. Results were then analysed using statistical approaches. Results: The findings indicated that 76.8% of drivers have a positive attitude towards ADAS technology, particularly safety applications when they are available. Regardless of the accuracy of these systems, acceptance of the technology may shift upon viewing or hearing messages of possible problems with ADAS. Conclusions: It can be concluded that the safety advantages of ADAS technology are less valued by drivers who do not have experience of road traffic accidents. Furthermore, acceptance of the technology could be undermined by assuming that the safety applications could be compromised.


2017 ◽  
Vol 58 ◽  
pp. 238-244 ◽  
Author(s):  
Francesco Biondi ◽  
David L. Strayer ◽  
Riccardo Rossi ◽  
Massimiliano Gastaldi ◽  
Claudio Mulatti

Author(s):  
Sơn

Các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (Advanced Driver Assistance Systems: ADAS) đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống an toàn chủ động chỉ có camera và các phương tiện tự động thông minh. Đối với các ứng dụng này, các yêu cầu về hiệu suất phát hiện đáng tin cậy và thời gian thực là các yếu tố cấp thiết. Bài báo này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó, trước tiên chúng tôi đề xuất bộ phân tầng Cascade – AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo của chúng tôi. Ngoài ra, để cải thiện tốc độ phát hiện, một kĩ thuật lựa chọn vùng quan tâm (Region of Interest: ROI) cũng được sử dụng để tránh trích xuất các vùng có khả năng tạo ra các cảnh báo lỗi như là bầu trời hoặc các vùng không phù hợp với phối cảnh. Phương pháp đề xuất đã tăng tốc độ phát hiện lên ít nhất 1,9 lần và giảm cảnh báo lỗi 2,24 lần so với phương pháp truyền thống ở các ảnh có độ phân giải cao (720 x 480) với tỷ lệ phát hiện đạt 99,4% và tỷ lệ cảnh báo lỗi nhỏ là 4,08%. Phương pháp đề xuất này có thể được ứng dụng cho các xe tự hành thông minh thời gian thực.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document