Automotive Analytics: Eine neue Ära des autonomen Fahrens einläuten

Selbstfahrende Autos liegen derzeit voll im Trend. Das Gefühl, beim Fahren nicht überfordert zu werden oder sich nicht zu sehr auf die Anweisungen zu konzentrieren, hat den Markt für selbstfahrende Autos florieren lassen.

Während das Ergebnis des Fahrerlebnisses Zufriedenheit ist, ist die Art und Weise, wie Fahrzeuge dieses Stadium erreichen, komplex. Damit ein Auto selbstständig fahren und dabei die Geschwindigkeit im Auge behalten, dem Verkehr ausweichen und den Menschen über die Bedürfnisse des Fahrzeugs informieren kann, ist ein hohes Maß an Intelligenz erforderlich. Eine Intelligenz, bei der mehrere Technologien und Maschinen zusammenkommen.

Um den Grad der Automatisierung und zeitkritischen Intelligenz zu erreichen, ist der Zugriff auf riesige Datenmengen und deren Umsetzung in Maßnahmen und Erkenntnisse erforderlich, wodurch der Weg für Big Data in der Automobilindustrie geebnet wird.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Ursprung und der Rolle von Automotive-Analytics-Lösungen, die über die Gewährleistung eines reibungslosen und autonomen Selbstfahrerlebnisses hinausgehen. Bevor wir uns jedoch mit der Rolle von Big Data für das autonome Fahren befassen, beantworten wir zunächst einige Fragen, die Ihnen gestellt werden, wenn Sie den Einsatz der Technologie im Weltraum detailliert beschreiben müssen.

• Welche Datenmenge wird durch ein selbstfahrendes Fahrzeug erzeugt?

Es wird geschätzt, dass ein autonomes Fahrzeug täglich über 4.000 GB Daten generiert, aufgeteilt in separate Abschnitte wie –

• Kamera – 20–40 KB pro Sekunde
• Radar – 10–100 KB pro Sekunde
• Sonar – 10–100 KB pro Sekunde
• GPS – 50 KB pro Sekunde
• LIDAR – 10–70 KB pro Sekunde.
• Ist die aktuelle Flotte autonomer Fahrzeuge wirklich fahrerlos?

In ihrem aktuellen Zustand ist die Big-Data-Analyse in der Automobilindustrie nur bis zur Stufe 2 der Fahrautomatisierung vollständig involviert. Die meisten Autos, die im selbstfahrenden Bereich eingesetzt werden, funktionieren so, dass das Fahrzeug Beschleunigung und Lenkung ausführt, während der Mensch alle Aufgaben überwacht und die Kontrolle übernimmt, wann immer er es für notwendig hält.

Bis 2040 werden mehr als 30 Millionen autonome Fahrzeuge unterwegs sein

Die technischen Aspekte der Automotive-Datenanalyse

Big Data und maschinelles Lernen beim autonomen Fahren basieren auf in den Autos eingebauten Sensoren. Die von den zahlreichen Sensoren im Fahrzeug eingehenden Informationen werden in Mikrosekunden verarbeitet und analysiert, was nicht nur eine sichere Bewegung von Punkt A nach Punkt B ermöglicht, sondern auch die Weitergabe von Informationen über den Straßenzustand, die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und die Benachrichtigung der Besitzer darüber Fahrzeugprobleme.

Neben diesen Sensoren gibt es noch eine weitere entscheidende Komponente im Bereich des autonomen Fahrens: die Automotive-Datenanalysesoftware, die bei der Speicherung und Analyse der Datensätze hilft. Die mit einem Netzwerk verbundene Software leitet Informationen von den Sensoren so an die Cloud weiter, dass die Reaktionszeit auf diese Bedingungen sofort erfolgt, insbesondere nach der Einführung von 5G im Automobilbereich.

Ein selbstfahrendes Auto sollte über Sensoren, Automotive-Analyselösungen und eine Verbindung zu einem Cloud-Server verfügen. Als nächstes sollte das Auto seinen Standort kennen, wofür es GPS nutzt. Zusammengenommen definieren die Daten der internen Sensoren wie Kompasse und Tachometer die Richtung und Geschwindigkeit.

Sobald ein Fahrzeug seinen Standort kennt, kann es mithilfe von Lidar und Radar leicht erkennen, was sich um es herum befindet, um sich innerhalb dieser Karte zu lokalisieren. Dabei werden Elemente wie Markierungen, Schilder und andere Hindernisse berücksichtigt.

Anhand der gesammelten Daten entwickelt das fahrerlose Auto Strategien für verschiedene Situationen, die auf der Straße auftreten können. Darüber hinaus hilft der Datenaustausch zwischen autonomen Fahrzeugen dabei, Staus zu vermeiden, auf Notsituationen zu reagieren und Wetterbedingungen zu berücksichtigen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data in der Automobilindustrie auf folgende Weise genutzt werden kann:

• Schauen und spüren – Informationen erhalten; auf Basis der gesammelten Daten planen und reagieren
• Kartieren Sie die Umgebung im Detail
• Ermitteln Sie Geschwindigkeit, Reichweite und Entfernung mithilfe von Lidar und Kameras
• Kommunizieren Sie mit anderen Autos, um Informationen auszutauschen.

Nachdem wir uns nun mit dem Kern der Analytik in der Automobilindustrie befasst haben, wollen wir uns anhand der Anwendungsfälle mit der Rolle von Big Data in autonomen Fahrzeugen befassen.

Rolle der Datenanalyse in der Automobilindustrie

Die Big-Data-Analyse in der Automobilindustrie hat ein unvorstellbares Ausmaß erreicht. Vom Antrieb selbstfahrender Autos bis hin zum Aufbau intelligenter Verkehrssysteme hat KI in seinen verschiedenen Formen die Art und Weise verändert, wie wir uns fortbewegen und mit Fahrzeugen interagieren. Während sich die Rolle von Big Data bei autonomen Fahrzeugen in den Bereichen Herstellung, Preisgestaltung und Kundenerfahrung zeigt, werden wir in diesem Artikel die Beiträge des autonomen Fahrens durch Datenanalyse untersuchen.

Wahrnehmung und Wahrnehmung

Selbstfahrende Autos nutzen mehrere Sensoren wie Radar, Lidar, Kamera usw., um Daten über ihre Umgebung zu sammeln. Anschließend werden die Daten mithilfe von Big-Data-Algorithmen verarbeitet und analysiert, um eine detaillierte Umgebungskarte zu erstellen und Objekte wie Ampeln, andere Fahrzeuge und Verkehrsschilder zu identifizieren.

Entscheidungsfindung

Autonome Autos nutzen Datenanalysen in der Automobilindustrie, um Echtzeitentscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen, die sie von den Sensoren im Auto sammeln. Wenn das Auto beispielsweise erkennt, dass ein anderes Fahrzeug zu nahe kommt, nutzt es Big Data, um die beste Vorgehensweise zu wählen: entweder langsamer fahren oder anhalten.

Prädiktive Modellierung

Die Branche nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um das Verhalten anderer beim autonomen Fahren vorherzusagen. Die Technologiekombination hilft dem Fahrzeug, Bewegungen und Probleme, die mit dem Auto auftreten könnten, zu antizipieren und dann rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu vermeiden.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Ein weiterer Anwendungsfall der Datenanalyse in der Automobilindustrie besteht darin, dass Autos mit Spracherkennungstechnologie ausgestattet sind, die es den Passagieren ermöglicht, über ihre natürliche Sprache mit dem Auto zu kommunizieren. Die Technologie wiederum hilft dem Auto, die gesprochenen Befehle des Benutzers zu verstehen und darauf zu reagieren.

Die Gründe für die zunehmende Verbreitung von Big-Data-Anwendungen in der Automobilindustrie liegen auf der Hand. Aber gleichzeitig können wir nicht leugnen, dass Automotive-Analytics-Lösungen nicht über Level 2 hinaus integriert werden. Schauen wir uns einige Herausforderungen an, die einer branchenweiten Lösung bedürfen.

Herausforderungen des autonomen Fahrens durch Datenanalyse

Die Erwartungen an Big Data in der Automobilindustrie wachsen exponentiell, insbesondere da die Automobilindustrie plant, Level 4 und 5 in den kommenden Jahren zum Mainstream zu machen. Es gibt jedoch eine Reihe von Komplikationen, die noch behoben werden müssen. Werfen wir einen Blick in sie.

1. Abwechslungsreiche Datensätze – Damit prädiktive Analysen in der Automobilindustrie funktionieren, sollte die Mischung aus überwachten und unüberwachten Datensätzen korrekt und repetitiv sein. Beim Autofahren kommt es jedoch immer wieder vor, dass Unfälle unverschuldet passieren. Darüber hinaus sind zahlreiche Ereignisse in der Natur äußerst selten. Die Herausforderung besteht also darin, Muster aus mehreren dieser isolierten Ereignisse zu erstellen.
2. Datenspeicherung – Ein aktueller Bericht von Western Digital ergab, dass die Speicherkapazität pro Fahrzeug bis 2030 11 Terabyte erreichen könnte. Um diese riesige Datenmenge zu bewältigen, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Datenspeicherung und -verarbeitung aus der Cloud in das Fahrzeug selbst zu verlagern Satellitenübertragung.
3. Sicherheitsbedenken – Da datengesteuerte Kraftfahrzeuge Daten von der Öffentlichkeit sammeln, bei denen die Erwartungen an den Datenschutz begrenzt sind, ist es weniger wahrscheinlich, dass die Benutzer die Kontrolle über ihre Daten haben, da sie die Datenerfassung nicht ablehnen können.

Aufgrund dieser Herausforderungen auf Branchenebene bei der Einführung von Big Data für autonomes Fahren geht der Markt davon aus, dass der Bereich des autonomen Fahrens seine Reife in Level 2 erreichen wird, bevor die Explorationsarbeiten auf Level 3 und höher beginnen.

Aus heutiger Sicht besteht ein Bedarf an Automotive-Datenanalysediensten, die automatisierte Fahrzeuge bei dieser Roadmap unterstützen. Bei Appinventiv sind wir auf die Arbeit mit Automotive-Analyselösungen spezialisiert, die sich durch die Erfassung riesiger Datenmengen und deren Weiterleitung an das System auszeichnen, das sie benötigt. Darüber hinaus aggregieren und bereichern unsere Anbieter von Datenanalyselösungen die Datenmengen, indem sie sie in einem für das Fahrzeug nutzbaren Format organisieren.

FAQs

F. Wie werden Big Data in der Automobilanalytik genutzt?

A. Die Rolle von Big Data in der Automobildatenanalyse kann in mehreren Facetten gesehen werden. Von der organischen Gestaltung des Selbstfahrerlebnisses über die Entwicklung zukunftsfähiger Fahrzeuge bis hin zur Festlegung der Preisspanne wird die Technologie immer wichtiger für die Existenz des Marktes.

F. Welche Vorteile bieten Daten für zuverlässige autonome Fahrerlebnisse?

A. Die Vorteile der Automotive-Analytik, die auf einer riesigen Menge an Datensätzen basiert, zeigen sich in verbesserter Wahrnehmung und Wahrnehmung, schnellerer Entscheidungsfindung, prädiktiver Modellierung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

F. Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von Big-Data-Analysen für autonomes Fahren?

A. Die Einschränkungen, die mit der Implementierung fortschrittlicher Analysen in der Automobilindustrie verbunden sind, werden hauptsächlich durch branchenspezifische Herausforderungen wie das Vorhandensein mehrerer isolierter Ereignisse, Sicherheitsbedenken und das Fehlen eines Datenspeichermechanismus, der Terabytes an Daten speichern und verarbeiten kann, verursacht.