असंतुलित सहायक ADAS ले जाने का खतरा

उन्नत चालक सहायता प्रणालियाँ ADAS (उन्नत चालक सहायता प्रणाली) अधिक सामान्य होती जा रही हैं। दरअसल, इसकी परिष्कृत प्रणालियां, जो हाल के वर्षों के तकनीकी नवाचारों के लिए धन्यवाद, ड्राइविंग क्षेत्रों में हमारी मदद करती हैं, और, सबसे महत्वपूर्ण, जीवन बचाती हैं। यदि उन्हें पूरे कार पार्क में लागू किया गया, तो अनुमान लगाया गया है कि सालाना 50.000 से अधिक दुर्घटनाएं, 850 मौतें और 4.500 अस्पताल में भर्ती चोटों से बचा जा सकता है।

सबसे लोकप्रिय या प्रसिद्ध में से एक पार्किंग सहायता है, जो पार्किंग की बात आने पर कम डाइटर्स के लिए कई सिरदर्द से बचाती है। लेकिन यह भी आविष्कार किया गया है जो स्वचालित ब्रेकिंग सिस्टम, अनैच्छिक लेन परिवर्तन की चेतावनी, उनींदापन और थकान नियंत्रण, और एल्कोलॉक, एक शराब-खपत स्टार्टर लॉक डिवाइस को जोड़ता है। इसके कुछ उन्नत सिस्टम जुलाई 2022 से नए वाहनों में भी अनिवार्य होंगे।

इस प्रकार, इस वर्ष 6 जुलाई से स्वीकृत बसों में, स्वचालित आपातकालीन ब्रेकिंग, अनैच्छिक लेन परिवर्तन सहायक, बुद्धिमान गति सहायक, उनींदापन, रियर व्यू कैमरा और व्याकुलता चेतावनी अनिवार्य होगी और उनींदापन। इसी तरह, 6 जुलाई, 2022 तक पंजीकृत सभी वाहनों में सभी सीटों पर सीटबेल्ट और टायर प्रेशर सेंसर को अनप्लग किए जाने की अनिवार्य सूचना है।

बेल्रॉन ग्रुप - जिसका संबंध कारग्लास स्पेन से है - ने खराब पुनर्अंशांकन के प्रभावों का आकलन करने के लिए टीआरएल रिसर्च इंस्टीट्यूट के साथ यूनाइटेड किंगडम में परीक्षण किए हैं। एईबी प्रणाली के लिए यूरो एनसीएपी संरचनात्मक और गतिशील प्रक्रियाओं के समान एक प्रक्रियात्मक प्रोटोकॉल विकसित किया गया था। इस मामले में, परीक्षण की गई कार को 50%, -100% और +50% के ओवरलैप के साथ एक स्थिर बाधा (जैसे कार और मोटरसाइकिल) के खिलाफ 50 किमी/घंटा पर लॉन्च किया जाता है; एक वस्तु के खिलाफ जो पैदल चलने वाला, स्थिर और गति में (सड़क पार करने) का नाटक करता है; और दूसरे के खिलाफ जिसने एक साइकिल चालक को सड़क पार करने का अनुकरण किया।

मुख्य छवि - ख़राब अंशांकन के कारण दुर्घटनाओं के उदाहरण

द्वितीयक छवि 1 - खराब अंशांकन के कारण दुर्घटनाओं के उदाहरण

द्वितीयक छवि 2 - खराब अंशांकन के कारण दुर्घटनाओं के उदाहरण

आकस्मिक नमूनों में गलत पीएफ कैलिब्रेट किया गया है

इस मामले में, यह दिखाया गया है कि एईबी स्वचालित आपातकालीन ब्रेकिंग सिस्टम के प्रदर्शन में स्पष्ट गिरावट आई है जब स्क्रीन पर लगे कैमरे का अंशांकन निर्माता के विनिर्देशों से विचलित हो जाता है। अंशांकन की त्रुटि के मार्जिन का परीक्षण करते समय यह विलंबित विलंब प्रतिक्रिया और बाधा के खिलाफ टकराव में शामिल होता है, लेकिन विनिर्देशों से बहुत दूर।

रिपोर्ट ने निष्कर्ष निकाला कि एक खराब पुनर्मूल्यांकन वाहन में रहने वालों और हमारे सड़क उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा के लिए जोखिम का प्रतिनिधित्व करता है। नवीनतम पीढ़ी की कारों के साथ किए गए परीक्षणों (वीडियो) की छवियां खुलासा कर रही हैं: खराब पुनर्गणना वाली ADAS प्रणाली वाली कार टक्कर या रन ओवर का कारण बन सकती है, क्योंकि सिस्टम सही ढंग से दूरी या समय और पावर ब्रेकिंग की गणना नहीं कर सकता है।

एडीएएस सिस्टम का पुन: अंशांकन पेशेवरों द्वारा प्रशिक्षण, अनुभव, कार्यप्रणाली, सुविधाओं और उन्नत प्रौद्योगिकी के साथ किया गया है।

ADAS

आंखें जो पता लगाती हैं कि कार के आसपास क्या हो रहा है

ADAS सिस्टम को "आँखों" की आवश्यकता होती है जो यह देखती है कि कार के आसपास क्या हो रहा है और पर्यावरण की विश्वसनीय पहचान करने के लिए उस जानकारी को एकत्र करती है और सुरक्षा प्रणालियाँ तदनुसार कार्य कर सकती हैं। वे "आँखें" कैमरे और सेंसर हैं, जिनमें से अधिकांश विंडशील्ड पर लगे होते हैं। जब आप विंडशील्ड बदलते हैं, तो आपको टूटे शीशे से कैमरों को निकालना होता है और उन्हें नए शीशे पर लगाना होता है। एक बार स्थापित हो जाने के बाद, इन प्रणालियों को यह सुनिश्चित करने के लिए पुनर्गठित किया जाना चाहिए कि वे अधिकतम सटीकता के साथ काम करते हैं और सही जानकारी की गारंटी देते हैं। यह नहीं भूलना चाहिए कि ADAS सिस्टम कार को अपने नियंत्रण में ले सकता है, ड्राइवर उन पर भरोसा करता है और जोखिम भरी स्थिति के प्रति सचेत करने या उनके हस्तक्षेप करने के लिए उनकी प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करता है।

अंतर्राष्ट्रीय ऑटोमोबाइल फेडरेशन (FIA) ने अपने अनिवार्य कार्यान्वयन से पहले ADAS सिस्टम के लाभों को अधिकतम करने के उद्देश्य से यूरोपीय संसद को जो प्रस्ताव दिए हैं, उनमें "पारदर्शी अंशांकन प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करना है ताकि ADAS सिस्टम समय के साथ अपनी प्रभावशीलता बनाए रखें"। सबसे आम कारण यह तथ्य है कि ADAS सिस्टम उन कैमरों और सेंसरों द्वारा कार्यात्मक विफलताओं के अधीन हो सकता है जो पुनर्गणना नहीं करते हैं, जहां वे गलत तरीके से कार्य करते हैं।