Как покрасить пороги авто своими руками?

Всегда можно сэкономить на ремонте автомобиля, если сделать что-то своими руками. Покраска порогов не требует серьезных навыков. При желании и усердии у любого автолюбителя получится привести в порядок свою машину.
Покраску порогов можно осуществить при помощи баллончика и при помощи пульверизатора. Баллончик годится только для того, чтобы пустить пыль в глаза, так как качество краски в нем оставляет желать лучшего. Качественно выполнить работу получится только пульверизатором (даже самым дешевым).

Первым делом необходимо отрихтовать деталь (если требуется) и убрать ржавчину. Если же восстановление части кузова невозможно, как часто бывает с порогами и задними арками, то лучшим решением станет замена детали. Кузовные пороги можно полностью заменить, купив специальные ремонтные комплекты в нашем магазине. Для удаления ржавчины можно использовать лепестковый круг р-60 или «коралл» и шлифовальную машину (болгарку). Если есть сквозные дыры необходимо наварить латки. Затем следует обработать пораженные места автофосфатом или любым преобразователем ржавчины. Метал полностью зафосфатируется через 2-3 дня, но, можно продолжать работать через 30-60 минут. Главное — смыть водой остатки кислоты и вытереть порог насухо.

Шпаклевка

После идеальной рихтовки можно пользоваться только универсальной шпаклевкой. Если остались сильные вмятины, то первый слой стоит нанести шпаклей со стекловолокном или перемешать обе в пропорции 1:1. Шпаклевать лучше тонкими слоями. Это минимизирует трещины в будущем. Так же важно выдерживать время сушки 20-30 минут после нанесения. Зачистка производится наждаком градацией от р-60 до р-320 (под гравитекс конечный наждак р-180). Обработку лучше осуществлять без воды, так как шпаклевка легко впитывает влагу и долго ее удерживает. После того, как деталь будет выровнена желательно убрать шпаклевочную пыль автомобильной тряпкой или антистатической салфеткой.

Грунтовка и покраска

Следующим этапом набивается риска под грунт наждаком р-320. На деталь частично или полностью наносится грунт в два-три слоя. Через минут 20-30 (мокрым по мокрому) наносится гравитекс. Спустя 10-15 минут наносится краска.
Этап с гравитексом можно пропустить, если изначально его нет на порогах. Если же он есть, то обклеивать машину следует так, чтобы после вскрытия гравиком можно было легко отклеить место стыка и вскрыть весь порог краской и лаком. В тех случаях, когда красится проем (выше порога) обклеивать лучше по уплотнительную резинку или просто клеить поролон (продается в специализированных магазина по покраске).
Для получения более качественного результата грунт должен высохнуть и устояться (примерно 24 часа). Затем следует обработка грунта наждаком р-400 — р-600, и только после этого наносится гравитекс и краска.
Оба варианта соответствуют технологии покраски авто, просто один более быстрый, а другой более долги и качественный (процент усадки будет меньше).

Необходимый набор материалов для ремонта следующий:

• наждак,
• шпаклевка,
• грутовка,
• гравитекс,
• краска (и лак в случае с двухкомпонентной эмалью),
• растворитель акриловый или 646-й, краска, гравитекс, растворитель.

Из оборудования понадобится недорогой пульверизатор и маленький компрессор, шпателя (металлические, пластиковые или резиновые). Минимальный набор инструментов и оборудования позволит содержать кузов автомобиля в полном порядке.

• Вперёд Антикоррозийная обработка кузова своими руками
• Назад Ford Focus II 2.0 л МКПП – обзор модели: достоинства и недостатки

Перевариваем пороги своими руками. Часть 2. Как правильно выполнить обработку

Перевариваем пороги

Продолжаем рассказ о том, как своими руками переваривать пороги.

В первой части Вы узнали, как заменить старые пороги на новые, как правильно старые пороги снять, а новые приварить. Конечно, не обошлось без сюрпризов, но мы со всеми ними справились и теперь переходим ко второй части, в которой Вы узнаете, как правильно выполнить обработку порогов после переварки.

На порогах были нами отмечены следы битума. Поэтому понадобится пройтись по ним волосатым кругом и убираем все по шву. После этого берем обезжириватель, протираем весь порог хорошо смоченной тряпкой, чтобы убрать остатки битума. Далее шкуркой Р240 затираем весь порог, набиваем риску, чтобы положить шпатлевку. Еще раз проходим обезжиривателем. После этого мешаем шпатлевку, берем немного на шпатель и вгоняем ее в шов.

После того, как нанесли первый легкий слой, второй можно наносить более жирно. В летнее время не рекомендуется размешивать много шпатлевки, потому что, скорее всего, большую часть ее Вы в итоге выбросите.

После этого все стягиваем и убираем лишнее по канту. Оставляем шпатлевку затвердывать, после чего понадобится пройтись 80-й и важно не забывать после каждого нанесения мыть шпателя растворителем.

 

Пороги зашпатлеваны, вышкурены, если остаются небольшие поры, не стоит беспокоится, они закроются. Видно, что во время сварки у нас немного пострадала краска, поэтому «шубу» нам нужно наложить повыше, до верхнего кантика. Для этого прокладываем по канту бумагу, после чего ее понадобится поднять.

Подготовка поверхности автомобиля

Чтобы у нас не получилось так, что эпоксидный грунт, который лежит снизу, не вылез из-под «шубы». Для этого верхнюю часть мы закроем, чтобы мы могли грунтом залить ниже, а по верхнему канту после этого заложить «шубой». Поэтому, перед тем, как начать работу, нужно поверхность подготовить. Для этого берем скотчбрайт и заматовываем верхний кант.

Пройдясь так по всей длине, берем скотч, лист бумаги и, совсем немного внахлест, прикрепляем ее к канту. Важно, чтобы скотч не приклеился к листу бумаги, который был закреплен немного ранее на двери. После нужно взять тряпку, убрать пыль, потом все это обезжирить и можно наносить эпоксидный грунт. Снизу у нас все обработано «шубой», а так как у нее сильная адгезия, грунт можно нанести на нее.

Обработка порога эпоксидным грунтом

Для обработки порога будем использовать эпоксидный двухкомпонентный грунт App. Удобная система разбавления: 100 частей грунта, 33 части отвердителя и 30 частей растворителя. Перед смешиванием банку с грунтом следует немного взболтать. Разбавлять будем по мерной шкале в граммах. При смешивании лучше использовать резиновые перчатки.

Грунт высыхает на протяжении 24 часов. Межслоевая сушка занимает 1 час. На грунт после наносится «шуба». Также через 1 час. Для нанесения воспользуемся пистолетом LVLP. То есть наносим первый слой, через 1 час – второй, и через час наносим антигравий. Слои грунта нужно наносить тонкие. Также не забываем использовать сетку-фильтр.

 

При работе с этим грунтом обязательно нужно использовать распиратор. Когда нанесем второй слой, вымываем пистолет и отдираем бумагу, которую мы наклеили на кант.

 

Для нанесения «шубы» на пороге мы использовали «шубный» пистолет и антигравий. Сначала мы нанесли его снизу порога. Выполняя эту работу, лучше, чтобы баллон был полным, так как при наклоне трубка внутри может просто не достать средство.

 

Так выглядят обработанные пороги. Вставляем на место втулку.

Внутренняя обработка порогов

Теперь нужно обработать пороги изнутри. У нас здесь есть специальные отверстия, через которые мы будем продувать пороги. Другие дырки мы заклеили скотчем, чтобы средство, которое мы наносим, не выдувалось. Для обработки будем использовать средство МОВИЛЬ. Берем «шубный» пистолет, откручиваем дюзу и накручиваем на него шланг.

После этого берем пустой баллон из-под антигравия и переливаем в него МОВИЛЬ. Что мы делаем дальше: накручиваем баллон на пистолет, подключаем к компрессору и через отверстия продуваем пороги. Мы использовали по одной банке на каждый порог. Время образования пленки 30 минут, исходя из этого, понадобится нанести полбанки на один порог и полбанки на второй и через полчаса нанесем еще один слой.

Главное, что нужно сделать, выполняя такую работу – это правильно обработать порог, чтобы он служил долго. Еще раз повторим: снаружи нужно нанести эпоксидный грунт, швы замазать шовным герметиком, а изнутри нанести МОВИЛЬ. Раз в год образованное им покрытие можно обновлять.

Обнаружение транспортных средств в видео с использованием OpenCV и Python

Обзор

• В восторге от идеи умных городов? Вам понравится это руководство по созданию собственной системы обнаружения транспортных средств
.
• Сначала мы поймем, как обнаруживать движущиеся объекты в видео, прежде чем углубляться в часть реализации
.
• Мы будем использовать OpenCV и Python для создания автоматического детектора транспортных средств

 

Введение

Мне нравится идея умных городов. Мысль об автоматизированных интеллектуальных энергетических системах, электрических сетях, портах доступа в одно касание — это захватывающая концепция! Честно говоря, это мечта специалиста по данным, и я рад, что многие города по всему миру стремятся стать умнее.

Одним из основных компонентов умного города является автоматизированное управление дорожным движением. И это заставило меня задуматься: могу ли я использовать свои знания в области обработки данных для создания модели обнаружения транспортных средств, которая могла бы сыграть роль в интеллектуальном управлении дорожным движением?

Подумайте об этом — если бы вы могли интегрировать систему обнаружения транспортных средств в камеру светофора, вы могли бы легко отслеживать несколько полезных вещей одновременно:

• Сколько автомобилей находится на перекрестке в течение дня?
• В какое время увеличивается трафик?
• Какие транспортные средства пересекают перекресток (тяжелые транспортные средства, легковые автомобили и т. д.)?
• Есть ли способ оптимизировать трафик и распределить его по другой улице?

И так далее. Приложения бесконечны!

Мы, люди, можем мгновенно обнаружить и распознать объекты в сложных сценах. Однако перенос этого мыслительного процесса на машину требует от нас изучения искусства обнаружения объектов с помощью алгоритмов компьютерного зрения.

Итак, в этой статье мы будем создавать автоматический детектор транспортных средств и модель счетчика. Вот вкус того, что вы можете ожидать:

Возбуждены? Давайте включим зажигание и проверим это!

Примечание. Вы не знакомы с глубоким обучением и компьютерным зрением? Вот два популярных курса, которые помогут вам начать глубокое обучение:

.

• Основы глубокого обучения
• Компьютерное зрение с использованием глубокого обучения

 

Содержание

1. Идея обнаружения движущихся объектов в видео
2. Реальные случаи использования обнаружения объектов в видео
3. Основные понятия, которые вы должны знать об обнаружении видеообъектов
   — Различение кадров
   — Пороговое значение изображения
   — Поиск контуров
   — Расширение изображения
4. Создание системы обнаружения транспортных средств с использованием OpenCV

 

Идея обнаружения движущихся объектов в видео

Обнаружение объектов — увлекательная область компьютерного зрения. Это выходит на совершенно новый уровень, когда мы имеем дело с видеоданными. Сложность возрастает на ступеньку выше, но и награды тоже!

Мы можем выполнять сверхполезные высокоценные задачи, такие как наблюдение, управление дорожным движением, борьба с преступностью и т. д., используя алгоритмы обнаружения объектов. Вот GIF, демонстрирующий идею:

Источник: giphy.com

Существует ряд подзадач, которые мы можем выполнять при обнаружении объектов, таких как подсчет количества объектов, определение относительного размера объектов или определение относительного расстояния между объектами. Все эти подзадачи важны, поскольку они способствуют решению некоторых из самых сложных реальных проблем.

Если вы хотите узнать об обнаружении объектов с нуля, я рекомендую следующие руководства:

• Пошаговое введение в основные алгоритмы обнаружения объектов
• Обнаружение объектов в реальном времени с использованием SlimYOLOv3
• Другие статьи и ресурсы по обнаружению объектов

Давайте рассмотрим некоторые из захватывающих реальных случаев использования обнаружения объектов.

 

Реальные примеры использования обнаружения объектов в видео

В настоящее время видеообнаружение объектов используется во многих отраслях. Варианты использования варьируются от видеонаблюдения до спортивных трансляций и роботизированной навигации.

Хорошая новость: возможности безграничны, когда речь заходит о будущих вариантах использования для обнаружения и отслеживания видеообъектов. Здесь я перечислил некоторые интересные приложения:

1. Подсчет толпы
2. Обнаружение и распознавание номерного знака автомобиля
3. Отслеживание мяча в Sports
4. Робототехника
5. Управление трафиком (идея, которую мы рассмотрим в этой статье)

 

Основные понятия, которые вы должны знать о обнаружении видеообъектов

Прежде чем приступить к созданию системы видеообнаружения, необходимо ознакомиться с некоторыми ключевыми понятиями. Как только вы познакомитесь с этими основными понятиями, вы сможете создать свою собственную систему обнаружения для любого варианта использования по вашему выбору.

Итак, как бы вы хотели обнаружить движущийся объект на видео?

Наша цель — зафиксировать координаты движущегося объекта и выделить этот объект на видео. Рассмотрим этот кадр из видео ниже:

Мы хотели бы, чтобы наша модель обнаруживала движущийся объект в видео, как показано на изображении выше. Движущийся автомобиль обнаруживается, и вокруг автомобиля создается ограничивающая рамка.

Существует несколько методов решения этой проблемы. Вы можете обучить модель глубокого обучения обнаружению объектов или выбрать предварительно обученную модель и настроить ее на своих данных. Однако это подходы к обучению с учителем, и для обучения модели обнаружения объектов им требуются размеченные данные.

В этой статье мы сосредоточимся на неконтролируемом способе обнаружения объектов в видео, то есть обнаружении объектов без использования каких-либо помеченных данных . Мы будем использовать технику разности кадров . Давайте разберемся, как это работает!

 

Разность кадров

Видео — это набор кадров, сложенных вместе в правильной последовательности.

Итак, когда мы видим объект, движущийся на видео, это означает, что объект находится в другом месте в каждом последующем кадре.

Если предположить, что кроме этого объекта в паре последовательных кадров больше ничего не двигалось, то разница пикселей первого кадра со вторым будет выделять пиксели движущегося объекта. Теперь у нас будут пиксели и координаты движущегося объекта. Примерно так работает метод разностных кадров.

Возьмем пример. Рассмотрим следующие два кадра из видео:

.

Можете ли вы найти разницу между двумя кадрами?

Да – это положение руки, держащей перо, изменилось от кадра 1 к кадру 2. Остальные объекты вообще не двигались. Итак, как я упоминал ранее, чтобы найти движущийся объект, мы выполним разность кадров. Результат будет выглядеть так:

Вы можете видеть выделенную или белую область, где изначально присутствовала рука. Кроме того, блокнот также немного выделен по краям. Это может быть связано с изменением освещенности движением руки.

Желательно избавиться от нежелательного обнаружения стационарных объектов. Следовательно, нам нужно будет выполнить определенные шаги предварительной обработки изображения на кадрах.

 

Пороговое значение изображения

В этом методе значениям пикселей изображения в градациях серого присваивается одно из двух значений, представляющих черный и белый цвета, на основе порогового значения. Таким образом, если значение пикселя больше порогового значения, ему присваивается одно значение, в противном случае ему присваивается другое значение.

В нашем случае мы применим порог изображения к выходному изображению кадра, отличающегося от предыдущего шага:

Вы можете видеть, что большая часть нежелательной выделенной области исчезла. Выделенные края блокнота больше не видны. Полученное изображение также можно назвать бинарным, так как в нем всего два цвета. На следующем шаге мы увидим, как захватить эти выделенные области.

 

Поиск контуров

Контуры используются для определения формы области изображения, имеющей тот же цвет или интенсивность. Контуры похожи на границы вокруг областей интереса. Итак, если мы применим контуры к изображению после шага пороговой обработки, мы получим следующий результат:

Белые области были окружены сероватыми границами, которые представляют собой не что иное, как контуры. Мы можем легко получить координаты этих контуров. Это означает, что мы можем получить расположение выделенных регионов.

Обратите внимание, что выделено несколько областей, и каждая область обведена контуром. В нашем случае искомой областью является контур, имеющий максимальную площадь. Следовательно, лучше иметь как можно меньше контуров.

На изображении выше все еще есть ненужные фрагменты белой области. Есть еще возможности для улучшения. Идея состоит в том, чтобы объединить близлежащие белые области, чтобы было меньше контуров, и для этого мы можем использовать другую технику, известную как расширение изображения.

 

Увеличение изображения

Это операция свертки изображения, при которой ядро ​​(матрица) передается по всему изображению. Просто чтобы дать вам интуицию, изображение справа является увеличенной версией изображения слева:

.

Итак, применим к нашему изображению расширение изображения и тогда мы снова найдем контуры:

Оказывается, многие фрагментированные области слились друг с другом. Теперь мы снова можем найти контуры на этом изображении:

Здесь у нас есть только четыре контура-кандидата, из которых мы выберем тот, у которого наибольшая площадь. Вы также можете нанести эти контуры на исходный кадр, чтобы увидеть, насколько хорошо контуры окружают движущийся объект:

 

Создание системы обнаружения транспортных средств с использованием OpenCV и Python

Мы готовы построить нашу систему обнаружения транспортных средств! В этой реализации мы будем часто использовать библиотеку компьютерного зрения OpenCV (версия — 4.0.0). Давайте сначала импортируем необходимые библиотеки и модули.

 

Импорт библиотек

Посмотреть код на Gist.

Импорт видеокадров и исследование данных

Загрузите кадры оригинального видео по этой ссылке.

Храните фреймы в папке с именем «frames» внутри вашего рабочего каталога. Из этой папки мы импортируем кадры и сохраняем их в списке, а затем для исследования данных давайте отобразим два последовательных кадра:

.

Код Python:

 

Трудно найти разницу в этих двух кадрах, не так ли? Как обсуждалось ранее, определение разницы значений пикселей двух последовательных кадров поможет нам наблюдать за движущимися объектами. Итак, давайте воспользуемся этой техникой на двух вышеприведенных кадрах:

.

Посмотреть код на Gist.

Теперь мы можем четко видеть движущиеся объекты на 13-м и 14-м кадрах. Все остальное, что не двигалось, было вычтено.

Предварительная обработка изображения

Давайте посмотрим, что произойдет после применения порога к изображению выше:

Посмотреть код на Gist.

Теперь движущиеся объекты (транспортные средства) выглядят более многообещающе, а большая часть шума (нежелательные белые области) исчезла. Однако выделенные области немного фрагментированы. Итак, мы можем применить расширение изображения к этому изображению:

Посмотреть код на Gist.

У движущихся объектов более сплошные выделенные области. Будем надеяться, что количество контуров для каждого объекта в кадре будет не более трех.

Однако мы не собираемся использовать весь кадр для обнаружения движущихся транспортных средств. Сначала мы выберем зону, и если транспортное средство въедет в эту зону, то будет обнаружено только оно.

Итак, позвольте мне показать вам зону, с которой мы будем работать:

Посмотреть код на Gist.

Область ниже горизонтальной линии y = 80 является нашей зоной обнаружения транспортных средств. Мы обнаружим любое движение, происходящее только в этой зоне. Вы можете создать свою собственную зону обнаружения, если хотите поиграть с концепцией.

Теперь найдем контуры в зоне обнаружения кадра выше:

 # найти контуры
контуры, иерархия = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

Приведенный выше код находит все контуры на всем изображении и сохраняет их в переменной « контуров» . Так как нам нужно найти только те контуры, которые присутствуют в зоне обнаружения, применим пару проверок обнаруженных контуров.

Первая проверка, должна ли верхняя левая координата y контура быть >= 80 (я включаю еще одну проверку, координата x <= 200). Другая проверка заключается в том, что площадь контура должна быть >= 25. Вы можете найти площадь контура с помощью cv2.contourArea() функция.

Посмотреть код на Gist.

Далее нарисуем контуры вместе с исходным кадром:

Посмотреть код на Gist.

Круто! Видны контуры только тех транспортных средств, которые находятся в зоне обнаружения. Так мы будем обнаруживать транспортные средства на всех кадрах.

 

Обнаружение транспортных средств в видео

Пришло время применить одинаковые преобразования изображения и операции предварительной обработки ко всем кадрам и найти нужные контуры. Просто чтобы повторить, мы выполним следующие шаги:

1. Применить разность кадров для каждой пары последовательных кадров
2. Применить порог изображения к выходному изображению предыдущего шага
3. Выполнить расширение изображения на выходном изображении предыдущего шага
4. Найти контуры в выходном изображении предыдущего шага
5. Контуры шорт-листа, появляющиеся в зоне обнаружения
6. Сохранить кадры вместе с окончательными контурами

Посмотреть код на Gist.

 

Подготовка видео

Здесь мы добавили контуры для всех движущихся транспортных средств во всех кадрах. Пришло время сложить кадры и создать видео:

 # указать название видео
pathOut = 'vehicle_detection_v3.mp4'

# указать количество кадров в секунду
кадров в секунду = 14,0 

Далее мы прочитаем последние кадры в списке:

 кадр_массив = []
files = [f для f в os. listdir(pathIn) if isfile(join(pathIn, f))] 

Посмотреть код на Gist.

 

Наконец, мы будем использовать следующий код для создания видео обнаружения объекта:

Посмотреть код на Gist.

Поздравляем с созданием собственной системы обнаружения транспортных средств!

 

Конечные примечания

В этом уроке мы узнали, как использовать технику распознавания кадров для обнаружения движущихся объектов в видео. Мы также рассмотрели несколько концепций и тем, связанных с обнаружением объектов и обработкой изображений. Затем мы приступили к созданию собственной системы обнаружения движущихся объектов с использованием OpenCV.

Я уверен, что, используя приемы и методы, изученные в этой статье, вы создадите собственную версию систем обнаружения объектов. Дайте мне знать, если вам нужна помощь.

Торможение до порога — Drivingfast.net

Торможение до порога — это искусство максимально быстрого замедления путем поддержания тормозного усилия на оптимальном уровне. Это сложно и требует большой практики на знакомой машине, прежде чем вы сможете делать это надежно, но торможение перед поворотом — один из самых простых способов получить приличное время на трассе.

Но сначала два факта:

• Заблокированные колеса — не самый эффективный метод замедления (много визга шин — это плохо)
• Шины проявляют максимальное тормозное усилие при небольшом проскальзывании колес (небольшой визг шин допустим)

Актуально ли пороговое торможение в мире с ABS? Одним словом, да. ABS — это реактивная система, которая обнаруживает начало блокировки колеса и автоматически снижает тормозное давление до тех пор, пока колесо не восстановит сцепление с дорогой. При пороговом торможении водитель пытается поддерживать максимальное замедление без блокировки колес, поэтому, если сработала АБС, значит, что-то пошло не так. Однако многие современные системы АБС так быстро реагируют на изменяющиеся условия, что улучшить их становится все труднее, но лучшие водители все еще могут — а многие гоночные автомобили не имеют АБС.

Так как же научиться этой странной и чудесной технике?

Этап 1

Сначала вам нужно ознакомиться с точкой блокировки колес в вашем автомобиле

Сначала вам нужно ознакомиться с точкой блокировки колес в вашем автомобиле, что означает найти подходящее безопасное место на частном асфальте для тренировки . Резко тормозите по прямой на разных скоростях (30 миль в час — хорошая отправная точка) и почувствуйте, как автомобиль реагирует на резкое торможение до момента блокировки колес. Не нажимайте на педаль, а нажимайте ее твердо и постепенно. Получите в уме ответы на следующие вопросы:

• Насколько сильно нужно нажимать на педаль, чтобы колеса заблокировались (или сработала АБС)?
• Какие ощущения перед моментом блокировки колес?
• Когда колеса начинают блокироваться, какие предупреждающие факторы?
• Какие колеса блокируются первыми?
• Как ведет себя автомобиль при блокировке колеса?
• Есть ли обратная связь от педали тормоза?

Как только вы получите ответы на эти вопросы, пора…

Этап 2

Теперь вы знакомы с ощущением торможения, достаточно сильного, чтобы заблокировать колеса автомобиля или активировать АБС. Помните, что как только колеса теряют сцепление с асфальтом, вы перестаете эффективно тормозить, но даже лучшие водители время от времени блокируют колеса. Поэтому важно научиться как можно быстрее восстановить максимальное трение в такой ситуации.

Разгонитесь до немного более высокой скорости (скажем, 50 миль в час) и повторите процесс блокировки колес. Постарайтесь добраться до точки блокировки как можно быстрее, не нарушая баланс автомобиля. Но вместо того, чтобы просто резко остановиться, слегка отпустите тормоз, чтобы освободить заблокированное колесо (колеса), а затем снова нажмите на тормоз, слегка уменьшив давление, чтобы попытаться сохранить достойную эффективность торможения.

Достигните момента, когда вы сможете надежно снизить давление в тормозной системе и повторно задействовать тормоза за минимально возможное время. Некоторые системы ABS могут усложнить этот процесс из-за встроенных в электронику задержек, и именно в этот момент вы решите, что пороговое торможение все-таки не для вас!

Этап 3

Теперь вы будете хорошо чувствовать автомобиль, оцените ощущение резкого торможения и поймете смысл блокировки колес, а значит, пришло время совершить идеальный заезд.