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                看看云盘算给主动驾驶汽车带来什么样的代价

                2020-10-23 16:43泉源:KejiHao.com
                导读:通往5级的路途能够很漫长,音视频开辟商无机会微调其运营并在此进程中发明代价。

                宏大的成绩需求巨额投资,依据调研公司PitchBook的数据,自主汽车首创公司均匀每月破费160万美元。

                看看云盘算给主动驾驶汽车带来什么样的代价

                此中大局部用度用于测试以及支持该测试所需的根底设备。一辆装备传感器和数据记载安装的原型车的本钱能够高达50万美元。处置和存储一切天生的数据的本钱也相差不大。

                2017年,通用汽车,古代汽车,群众汽车和Waymo等汽车制造商和科技公司都预测无人驾驶汽车将在2020年问世,并为此投入巨资。依据布鲁金斯学会(Brookings Institution)的一项研讨,从2014年8月到当年6月,汽车制造商和科技公司在视音频技能上投资了800亿美元。

                仅仅一年后,触及主动驾驶原型车的变乱好像使开辟职员得到了动力。同时,完成5级主动驾驶所需的技能应战(全主动无人驾驶汽车)变得越来越庞大。到2019年,很多开辟职员都保持了2020年方案。

                通往5级的路途仍在持续,影音开辟商仍在努力于它将带来的社会改进。但它们也有一些新的优先事变。他们也在云盘算范畴找到了新的时机,这可以增加本钱和开辟工夫。

                起首,他们将重点放在与临时目的符合的可贩卖产物和效劳的近期途径上:卡车运输和物流,主动驾驶辅佐(ADAS)零碎以及提供数据见地。一些开辟者正在发明代价并展现理想天下的服从。

                异样,四级主动驾驶卡车创业公司TuSimple在7月启动了主动货运网络。该公司正在演示经过在有偿货品运输中停止自主操纵来改良平安性和服从的种种方法,同时在实践测试中改良其产物。

                其次,音视频开辟职员盼望经过在假造情况中停止更多测试并放慢处置和存储速率来节流其现有任务流程。

                在这两种状况下,云盘算都提供了以极大的灵敏性减速和扩睁开发的时机,同时使那些近期目的的数据更易于拜访。COVID-19进一步减速了现有的云处理方案趋向。

                自2018年以来,出于平安缘由,每辆公路上的测试车都要由两团体乘坐,这已成为规范做法。交际疏远规矩使这变得愈加困难,这意味着很多测试车队现在都停在那边。

                小范围盘算

                影音开辟触及从实践测试和仿真中搜集少量数据。然落伍行训练,并将数据输出到原型的新举动模子中,然后在仿真中停止测试并再次停止验证,从而天生新的数据周期。

                Lyft Level 5的初级工程师Timothy Perrett说:“仿真是进步软件平安性的要害办法之一,乃至可以在测试轨道上停止。”这是一个进程,需求灵敏性。

                Lyft Level 5于2017年推出,旨在让搭车共享公司间接买入影音技能的劣势,并着眼于主动驾驶搭车共享车辆。Lyft的工程师应用从其AV车队搜集的PB级数据,每年停止数百万次模仿,以进步其主动驾驶零碎的功能和平安性。

                验证任务以及运转一切这些数据的范围是一个宏大的题目,仿真中天生的少量数据也是云云。自2012年以来,Lyft自身就将AWS用作云协作同伴,但运用云与现场客户停止交互以及用于模仿和数据处置并不相反。

                第5级有差别的需求和束缚,大少数盘算需求是为大型、批处置式的任务负载提供效劳,这些任务负载的设置装备摆设十分刻薄。需求可以迸发出顶峰值负载,然后在不运用它时敏捷将其封闭的才能。

                处理方案在于运用竞价型实例。竞价型实例是按需分派的盘算功用,是Amazon弹性盘算云(EC2)的一局部。用户只为运用的商品付费,没有范围限定。 它们还容许将作业打包在一同并发运转。如许可以放慢处置大批量数据的速率,这意味着任何团队或工程师都不用闲着,而另一个可以优先处置盘算工夫。

                如今已在路上

                级别5,完全的主动驾驶自主性能够是一切音视频开辟职员的终极目的,现在天,有些公司曾经在其收益效劳中应用其技能。

                卡车首创公司TuSimple于7月1日启动了天下上第一个主动货运网络,现在,正在运用UPS从凤凰城不断运送到沃思堡。该公司的目的是在2024年在天下范畴内运营。

                TuSimple的卡车曾经依照通常称为4级自治的规范运转。它们可以驱动本人,但次要是在为其创立的情况中。

                卡车通常在标志和维护精良的高速公路上在堆栈之间挪动。从实际上讲,这关于音视频零碎来说比拟容易,但是大型钻机长70英尺,难以利用和中止,而且通常在车道两侧的间隙小于3英尺。
                该公司一切的卡车都有一团体来利用,而人和盘算机都在差别的场所开车。当驾驶员处于控制形态时,零碎会记载驾驶员的举动以及AI会做出的决议,然后经过呆板学习对其停止剖析。

                晚期,TuSimple会在本人的硬盘驱动器上搜集数据,然后颠末15个小时的进程将数据传输到云中。在2018年,它添加了AWS Snowball Edge设置装备摆设,可以在车上记载,标志和紧缩数据。这节流了在运转后必需实行这些义务的工夫,另有助于从云中重新集成新的驾驶模子。

                数据经过AWS Direct Connect(公用,平安,高速数据衔接)与云之间来回传输,传输速率比曩昔快得多。

                该公司的控制算法可以在装满拖车的状况下以65英里/小时的速率将卡车坚持在4cm的精确车道地方。经过比人类更准确的油门和偏向控制,它在旅途中的燃油经济性也进步了10%。

                存储并恪守

                TuSimple搜集的少量数据也保存在云中,并停止索引以备未来运用,这是合规性的要害局部。

                当创立一个呆板学习模子来做出决议计划时,比方汽车的运转方法,需求可以将输出此中的数据用于当前的考核。关于需求保存数据多永劫间的意见纷歧,但是普通的经历规律是,数据需求保存10-15年,而且必需易于获取。

                AWS使将公司的一切数据存储在一其中央地位(一个“数据湖”)成为能够。“数据湖”参考架构是由AWS在与浩繁客户协作应对其自治和ADAS数据面对的应战之后专门开辟的。

                以相似于现货实例的方法,它使种种级另外存储可用于在分层订价零碎中运用和保存数据。新颖数据通常存储在Amazon S3效劳器上。可以将休眠数据移至Amazon Glacier,这本钱十分低,但拜访速率较慢。它比磁带处理方案更具本钱效益和可拜访性。

                通往5级的路途能够很漫长,音视频开辟商无机会微调其运营并在此进程中发明代价。最好的选择是临时战略。云盘算可以提供协助,云根底架构的协作同伴也可以提供协助。

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