Czy system rozróżnia obiekty stałe i poruszające się

Rozróżnianie typów obiektów jest dziś jednym z kluczowych warunków skutecznego działania systemów bezpieczeństwa czynnego. Systemy ACC, AEB i kamery ADAS korzystają z zaawansowanych algorytmów tzw. analizy obrazu i fuzji danych sensorycznych. Radar samochodowy mierzy zarówno odległość, jak i prędkość względem pojazdu – obiekty poruszające się (np. inne auta, piesi, rowerzyści) są wykrywane po zmianie położenia w kolejnych skanach radaru, a ich ruch analizowany pod kątem kierunku i tempa. Z kolei kamera analizuje kształty, rozmiary oraz względne przemieszczenie względem tła, co pozwala rozpoznawać kolory, sylwetki pojazdów, postacie ludzi czy zwierząt. System ADAS integruje dane z obu tych źródeł i ustala, które obiekty są statyczne (np. zaparkowane auto, barierki, słupki, znak drogowy), a które dynamiczne. Przykład: jeżeli radar „widzi” punkt pozostający w tym samym miejscu przez kilka sekund – algorytm klasyfikuje go jako przeszkodę stałą, np. betonowa przeszkoda na drodze. Jeśli punkt przesuwa się równolegle lub przecina tor jazdy auta, klasyfikowany jest jako obiekt mobilny. Rozróżnienie to ma istotne znaczenie w praktycznym działaniu systemów, by ograniczać fałszywe alarmy (np. nie zatrzymywać auta przy mijaniu zaparkowanego pojazdu na poboczu) i odróżnić groźne sytuacje (wtargnięcie pieszego vs. stała przeszkoda na pasie). W nowoczesnych autach sztuczna inteligencja oraz „deep learning” pozwalają coraz lepiej różnicować typy obiektów, a także przewidywać ich potencjalną trajektorię ruchu – co jest kluczowe dla efektywnego hamowania awaryjnego i adaptacyjnego tempomatu.