自動車分析: 新たな自動運転時代の到来

自動運転車は今大流行しています。 運転中に圧倒されたり、方向に過度に集中したりしない感覚が、自動運転車のスペースを繁栄させました。

運転体験の結果は満足感をもたらしますが、車両がその段階に到達するまでの道のりは複雑です。 車が速度を追跡し、交通を回避し、車のニーズを人間に知らせながら自動運転するには、広範なインテリジェンスが必要です。 いくつかのテクノロジーと機械が組み合わされたインテリジェンス。

自動化と時間に敏感なインテリジェンスのレベルを達成するには、大量のデータにアクセスして行動や洞察に変換する必要があり、これにより自動車業界におけるビッグデータへの道が開かれます。

この記事では、自動運転体験をスムーズで自律的なものにするだけではない、自動車分析ソリューションの起源と役割について詳しく説明します。 しかし、自動運転におけるビッグデータの役割に入る前に、まず、宇宙におけるテクノロジーの関与について詳しく説明する必要があるときに尋ねられるいくつかの質問に答えてみましょう。

• 自動運転車を通じて生成されるデータの量はどれくらいですか?

自動運転車は毎日 4,000 GB 以上のデータを生成すると推定されており、次のような個別のセクションに分割されます。

• カメラ – 20 ～ 40 KB/秒
• レーダー – 10 ～ 100 KB/秒
• ソナー – 10 ～ 100 KB/秒
• GPS – 50 KB/秒
• LIDAR – 10 ～ 70 KB/秒。
• 現在の自動運転車は本当に無人運転なのでしょうか?

現状では、自動車業界におけるビッグデータ分析は、運転自動化のレベル 2 までしか完全に関与していません。 自動運転スペースで動作する自動車の大部分は、人間がすべてのタスクを監視し、必要と判断した場合にはいつでも制御を引き継ぎながら、自動車が加速とステアリングを実行するという方法で動作します。

2040 年までに 3,000 万台以上の自動運転車が走行するようになる

自動車データ分析の専門性

自動運転におけるビッグデータと機械学習は、車に組み込まれたセンサー上で実行されます。 複数の車載センサーからの情報はマイクロ秒単位で処理、分析され、A地点からB地点への安全な移動だけでなく、道路状況に関する情報の受け渡し、他の車両との通信、所有者への情報の伝達も可能になります。車両の問題。

これらのセンサーに加えて、自動運転領域にはもう 1 つの重要なコンポーネントがあります。それは、データ セットの保存と分析を支援する自動車データ分析ソフトウェアです。 このソフトウェアはネットワークに接続されており、特に自動車における 5G 導入後は、これらの状況への応答時間が瞬時になるような方法で、センサーからの情報をクラウドに渡します。

自動運転車には、センサー、自動車分析ソリューション、クラウド サーバーへの接続が必要です。 次に、車は GPS を利用して自分の位置を知る必要があります。 コンパスや速度計などの内部センサーから得られるデータを組み合わせて、方向と速度を定義します。

車両がその位置を知ると、ライダーとレーダーを使用してこのマップ内で車両の位置を特定することで、周囲に何があるかを簡単に知ることができます。 ここでは、マーカー、標識、その他の障害物などの要素が考慮されます。

無人運転車は、収集したデータを使用して、道路上で発生する可能性のあるさまざまな状況に応じた戦略を構築します。 さらに、自動運転車間のデータ共有は、交通渋滞の回避、緊急事態への対応、気象状況の考慮に役立ちます。

要約すると、自動車業界のビッグデータは次の方法で使用できます。

• 見て感じて情報を入手します。 収集したデータに基づいて計画を立て、対応する
• 周囲の詳細な地図を作成する
• LIDAR とカメラを通じて速度、範囲、距離を特定
• 他の車と通信して情報を共有します。

自動車業界における分析の中核を調べたので、次に自動運転車におけるビッグデータの役割をユースケースを通して見てみましょう。

自動車業界におけるデータ分析の役割

自動車業界におけるビッグデータ分析は、想像を絶するレベルにまで成長しています。 自動運転車の駆動からインテリジェントな交通システムの構築に至るまで、AI はさまざまな形で私たちの移動方法や車両とのやり取りの方法を変えてきました。 自動運転車におけるビッグデータの役割は、製造、価格設定、顧客体験の分野で見られますが、この記事では、データ分析を通じて自動運転の貢献を検討します。

感覚と知覚

自動運転車は、レーダー、ライダー、カメラなどの複数のセンサーを使用して、周囲に関するデータを収集します。 その後、データはビッグデータ アルゴリズムを通じて処理および分析され、信号機、他の車両、道路標識などのオブジェクトを識別するための詳細な環境マップが作成されます。

意思決定

自動運転車は、自動車業界のデータ分析を使用して、車載センサーから収集したデータに基づいてリアルタイムの意思決定を行います。 たとえば、他の車両が近づきすぎていることを車が検知すると、ビッグデータを使用して速度を落とすか停止するという最適な行動方針を選択します。

予測モデリング

業界はビッグデータと機械学習を利用して、自動運転における他人の行動を予測してきました。 このテクノロジーの組み合わせにより、車両は車両の動きや発生する可能性のある問題を予測し、それらを回避するためにタイムリーな措置を講じることができます。

自然言語処理

自動車業界のデータ分析の別の使用例は、乗員が自然言語を通じて車両とコミュニケーションできるようにする音声認識技術を搭載した車両に見られます。 このテクノロジーは、自動車がユーザーの音声コマンドを理解し、応答するのに役立ちます。

自動車業界でビッグデータ アプリケーションのインスタンスが増加している理由は明らかです。 しかし同時に、自動車分析ソリューションがレベル 2 以降に組み込まれていないという事実を否定することはできません。業界全体のソリューションを必要とするいくつかの課題を見てみましょう。

データ分析による自動運転の課題

特に自動車業界が今後数年間でレベル 4 および 5 を主流にすることを計画しているため、自動車業界におけるビッグデータへの期待は飛躍的に高まっています。 しかし、まだ対処されていない複雑な問題が数多くあります。 それらを覗いてみましょう。

1. 多様なデータセット – 自動車業界で予測分析が機能するには、教師ありデータセットと教師なしデータセットの混合が適切かつ反復的である必要があります。 しかし、車を運転していると、誰のせいでもない事故が起きるケースが多々あります。 さらに、多くのイベントは自然界では非常にまれです。 したがって、課題は、これらの孤立したイベントのいくつかからパターンを作成することです。
2. データ ストレージ – Western Digital による最近のレポートでは、車両 1 台あたりのストレージ容量が 2030 年までに 11 テラバイトに達する可能性があることがわかりました。この膨大な量のデータに対応するには、企業にとってデータ ストレージと処理をクラウドから車両自体に導入することが重要です。衛星放送。
3. セキュリティ上の懸念 – データ駆動型自動車は、プライバシーへの期待が限定されている公衆からデータを収集するため、ユーザーはデータ収集をオプトアウトできないため、自分のデータを管理できる可能性が低くなります。

自動運転のためのビッグデータの導入におけるこうした業界レベルの課題のため、市場の期待は、レベル 3 以上の探査作業が開始される前に、自動運転分野はレベル 2 で成熟に達するということです。

現在のところ、このロードマップに沿った自動運転車を支援する自動車データ分析サービスが必要です。 Appinventiv では、大量のデータを収集し、それらを必要とするシステムにルーティングすることに優れた自動車分析ソリューションの利用を専門としています。 さらに、当社のデータ分析ソリューションプロバイダーは、車両が使用できるように理解しやすい形式でデータを整理することで、大量のデータを集約し、強化します。

よくある質問

Q. ビッグデータは自動車分析でどのように使用されていますか?

A.自動車データ分析におけるビッグデータの役割は、さまざまな側面で見ることができます。 自動運転体験のオーガニック化から、将来に対応した車両の設計、価格帯の最終決定に至るまで、このテクノロジーは急速に宇宙の存在にとって極めて重要なものになりつつあります。

Q. 信頼性の高い自動運転体験に対するデータの利点は何ですか?

A.大量のデータセットによって推進される自動車分析の利点は、センシングと認識の向上、より迅速な意思決定、予測モデリング、自然言語処理を通じて確認できます。

Q.自動運転のためのビッグデータ分析を実装する際の課題は何ですか?

A.自動車業界における高度な分析の実装を取り巻く制限は、複数の独立したイベントの存在、セキュリティ上の懸念、テラバイト規模のデータを保存および処理できるデータ ストレージ メカニズムの欠如など、業界レベルの課題によって主に引き起こされています。