Jak system rozpoznaje sytuacje niebezpieczne

Nowoczesne systemy asystentów jazdy, w tym AEB, działają dzięki złożonej analizie otoczenia w czasie rzeczywistym. Kluczowym elementem są zaawansowane sensory – radarowe, lidarowe, ultradźwiękowe oraz kamery o wysokiej rozdzielczości, zamontowane w grille’u, zderzaku, na lusterku i przy szybie czołowej. Dane z tych sensorów trafiają do centralnego sterownika pojazdu (ECU), gdzie wielowarstwowe algorytmy sztucznej inteligencji analizują informacje o poruszających się i nieruchomych obiektach (samochody, piesi, rowerzyści, zwierzęta, przeszkody drogowe, znaki). Systemy rozpoznają sytuacje niebezpieczne poprzez wykrywanie gwałtownego zbliżania się pojazdu do przeszkody, analizy prędkości względem obiektów i szacowania czasu do ewentualnej kolizji (tzw. TTC – Time To Collision). Na podstawie wielu parametrów (prędkości obu pojazdów, kierunku jazdy, obecności pasażerów, warunków pogodowych) system decyduje o uruchomieniu alarmu dźwiękowego i optycznego, a gdy nie ma reakcji kierowcy – o rozpoczęciu samoczynnego hamowania awaryjnego. Algorytmy uczą się na podstawie zbiorów rzeczywistych danych z milionów kilometrów jazd testowych – potrafią rozpoznać nie tylko klasyczne ryzyko (hamujący pojazd z przodu), ale też nagłe wtargnięcie pieszego, rowerzysty z boku czy dziecko wyskakujące zza przeszkody. System rozpoznaje także sytuacje niebezpieczne typowe dla ruchu miejskiego: skrzyżowania, ronda, przejścia dla pieszych i widok osób biegnących poza jezdnią. W autach premium wykorzystywany jest tzw. deep learning – rozpoznawanie wzorców ruchu, analizowanie sekwencji obrazu i przewidywanie potencjalnych zagrożeń na podstawie nietypowych zachowań innych uczestników ruchu. Cały proces odbywa się w ciągu milisekund, co umożliwia skuteczne reagowanie jeszcze przed podjęciem akcji przez kierowcę. Systemy są stale aktualizowane i rozwijane, by zwiększyć wykrywalność niestandardowych zagrożeń i zminimalizować ryzyko fałszywych alarmów.