Costurile și timpul reprezintă principalele obstacole în dezvoltarea noilor tehnologii pentru vehiculele autonome. rFpro, companie specializată în simulările de mediu pentru motorsport (F1, Indy, Nascar etc) și industria auto, a creat o nouă metodă care să scadă costurile harware asociate simulărilor la scară mare.
Foto:rFpro
Costurile și timpul reprezintă principalele obstacole în dezvoltarea noilor tehnologii pentru vehiculele autonome.
Sisteme de simulare pentru conducere autonomă
Sistemul este dezvoltat pe baza unui joc video foarte popular și are rolul de a reduce dependența industriei de adnotările manuale ale datelor din teste, proces care este și mare consumator de timp, dar și generator de erori.
„În prezent un mare număr dintre jucătorii care se ocupă cu tehnologii pentru vehiculele autonome angajează armate de oameni care să adnoteze manual fiecare cadru video al sistemului LiDAR, prin care sunt identificate obiectele (alte vehicule, pietoni, marcaje rutiere, semnale de trafic) pentru a crea baza de date pentru training” spune Matt Daley, rFpro Managing Director.
Costuri mai mici pentru simulările autonomous driving prin Data Farming
„Această nouă abordare a rFpro oferă un mod digital, mult mai ieftin, de a obține aceleași date, fără erori și de 10.000 de ori mai rapid comparativ cu adnotările manuale, care durează în medie 30 de minute per frame cu o rată de eroare de 10%. Acest sistem va genera o mare reducere de costuri și timp și va genera date utile pentru teste.”
Noua abordare a rFpro se numșete Data Farming, și este inpirată de Render Farming care a revoluționat economiile popularelor jocuri de animație.
Analiză: Care sunt cele 5 niveluri ale conducerii autonome?
Aceasta pemite clineților să construiască seturi de date complete care să acopere întregul sistem al vehiculului, fiecare senzor fiind simulat în același timp. Datele sunt sincronizate pentru toți senzorii, chiar și în cel mai complet design hardware.
Acest lucru este esnțial pentru clienții care utilizează fuziuni ale datelor oferite de senzori cu scopul de a obține date combinate, spre exemplu de la camerele sterea 8K HDR, LiDAR și senzorii radar în același timp.
Data Farming este utilizat deja de unii dintre dezvoltatorii de tehnologii autonomous, printre care DENSO ADAS sau Ambarella.
Nu doar mai ieftin, dar și mai rapid
Aceștia folosesc sistemul Data Farming pentru a crea un număr mare de scenarii, ceea ce permite generarea unui vast număr de situații.
Practic, sistemul reprezintă o modalitate mai ieftină de a genera mai rapid o mare cantitate de date pentru training, esențială în diverse faze de dezvoltare pentru anumite produse ale tehnologiilor de viziune computerizată, în special pentru rețelele neuronale ale vehiculelor cu tehnologii autonome.
Primul autobuz autonom Karsan va fi livrat în România
Alberto Broggi, General Manager al Ambarella, un provider italian de tehnologii pentru vehicule autonome afirmă că „acest software prezintă o schimbare radicală în crearea datelor de simulare și accelerează deja dezvoltarea sistemelor vehiculelor autonome.”
Costuri mai mici pentru autonomous driving
„Înțelegerea Inteligenței Artificiale (AI) este critică pentru adoptarea cu succes a vehiculelor autonome. Data Farming va transforma modul în care industria va dezvolta vehiculele autonome.” a mai spus el
Un material video explică modul cum funționează sistemul de colectare și simulare a datelor Data Farming:
