Снижение последствий наезда на пешехода

Обычно системы PCAM интегрированы в технологии автомобилей с автопилотом и используют совмещённую переднюю камеру, радар или лидар, чтобы помогать предотвратить или смягчить последствия фронтального столкновения. Однако технологии PCAM не требуют наличия полного автопилота – достаточно камеры и радара. Иногда их дополняют технологиями распознавания пешеходов и велосипедистов в условиях недостаточной освещённости. В 2016 году Национальная администрация безопасности дорожного движения Министерства транспорта США обязала производителей автомобилей включить функцию автономного экстренного торможения в стандартную комплектацию всех автомобилей и грузовиков к 2022 году — это ключевой элемент PCAM. Подробные разъяснения относительно интеграции аварийного торможения как части предаварийных систем и часто PCAM даются в составе более широких систем предотвращения столкновений.

В определённых условиях, если система PCAM определяет высокий риск фронтального столкновения с пешеходом или велосипедистом, водитель предупреждается с помощью звукового и визуального сигнала для принятия мер и торможения. Если водитель замечает опасность и начинает торможение, система может задействовать усиление тормозного усилия.

Если в течение заданного времени водитель не начал торможение, а PCAM определяет крайне высокий риск столкновения, система может автоматически активировать тормоза, снижая скорость для смягчения последствий аварии или – по возможности – полного предотвращения столкновения. Как правило, данный режим требует настройки пользователем, однако может быть установлен по умолчанию.

Для распознавания пешеходов вычислительная система применяет технологии распознавания образов на базе искусственного интеллекта, обычно использующие машинное обучение и глубокие сверточные нейронные сети, обученные на миллионах изображений^[4]. В упрощённом виде, изображения с камер и радаров автомобиля сравниваются с эталонами, хранящимися в памяти компьютера. Если объект идентифицирован и подтверждён, активируются соответствующие модули системы PCAM^[5][6]. Эффективность PCAM может быть повышена при обмене данными между подключёнными автомобилями^[7]. Детальное описание алгоритмов детектирования пешеходов на уровне 2010 года приводится в [1]. Технологии ИИ значительно продвинулись вперёд с тех пор, что подтверждается обновлениями за май 2016 года^[8].

PCAM расширяют возможности защиты пешеходов, обеспеченные конструкцией транспортного средства, применяя автоматизированные системы помощи водителю (ADAS). Volvo первой внедрила автоматическую систему торможения, ориентированную на прочие автомобили, включающую защиту пешеходов в 2009 году^[9]. Страховой институт дорожной безопасности (IIHS) опубликовал результаты тестирования автоматических предаварийных ADAS и зафиксировал снижение аварий на 50% при наличии автоматического торможения, хотя информации по отдельной статистике для пешеходов предоставлено не было^[10]. Подразделение IIHS — HLDI — предоставляет отдельные оценки эффективности ведущих предаварийных ADAS^[11]. Согласно их оценке, система PCAM Subaru Eyesight I снизила число страховых случаев на 31 %, а версия II — на 40 %^[12].