自动驾驶将从根本上影响我们未来的旅行方式。要验证这些功能,系统必须在测试过程中识别和评估道路交通的各种场景。您还需要为开发人员准备这些方案。据外电报道,汽车开发者FEV使用Microsoft云平台Azure的计算功能开发了数据管理和评估系统。

(图片来源:FEV官方主页)

据估计,要验证自动驾驶功能,需要2.4亿至160亿公里的道路测试里程。但是,确定系统成熟度不是测试数,而是系统经历的道路交通状况数,在各种情况下(例如在高速公路上超车时),算法必须迅速做出决定。另外,在驾驶测试过程中获取的数据的杨怡非常大,这也是验证的主要课题。车辆传感器组由摄像机、激光雷达和雷达组成,每天最多可以生成40TB的数据。

FEV的V2I数据管理系统可以有效地开发和验证这些驾驶功能。该公司的网络数据记录器收集选定的车辆信号,在调试期间实时发送到后端。FEV使用Microsoft Azure和Azure IoT Hub传输数据,构建了成熟、高性能、安全的云平台。发送到后端的车辆数据在云中集成,算法根据相关场景分析这些信号。因此,在示范驾驶期间,用户可以向相关工程师发送反馈,并根据预定计划灵活调整整个车队。

标准化时间戳还大大简化了所有车辆数据的整理和准备。特别是,基于场景的预过滤有助于将数据高效地存储在云中。仅将以前检测到的包或场景上载到云热存储。云热存储提供最高级别的计算和访问管理。不太重要的部分存储在性能较低的云区域,因此成本较低。

为了最大限度地减少实际道路的平均测试时间和成本,FEV正在将越来越重要的测试范围转移到模拟和实验室环境中。“与基于FEV云的标签软件相结合的数据记录器解决方案是为ADAS和自动驾驶环境构建整体开发环境的重要里程碑,”FEV集团总裁兼首席执行官Stefan Pischinger教授说。根据驾驶情况,使用自动识别和分类有效地准备数据是其他处理阶段的基础。”

现在量产的驾驶辅助系统仍然基于预定义的规则,但是我相信FEV以后可以通过机器学习来实现。Pischinger教授还表示:“只有AI能够处理最复杂的情况,准确预测道路用户的行为,我们的目标才会实现。”

(责任编辑:HN666)

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