Automotive Analytics : inaugurer une nouvelle ère de la conduite autonome

Les voitures autonomes ont le vent en poupe en ce moment. Le sentiment de ne pas être submergé pendant la conduite ou trop concentré sur les directions a fait prospérer l'espace des voitures autonomes.

Alors que le résultat de l'expérience de conduite est celui du contentement, la façon dont les véhicules atteignent ce stade est complexe. Une grande quantité d'intelligence est nécessaire pour qu'une voiture puisse conduire seule tout en gardant une trace de la vitesse, en évitant le trafic et en informant les humains des besoins du véhicule. Une intelligence qui implique la rencontre de plusieurs technologies et pièces de machinerie.

Atteindre le niveau d'automatisation et d'intelligence urgente nécessite d'accéder à des ensembles massifs de données et de les traduire en actions et en informations, ouvrant ainsi la voie au Big Data dans l'industrie automobile.

Dans cet article, nous allons plonger dans l'origine et le rôle des solutions d'analyse automobile qui vont au-delà de rendre l'expérience de conduite autonome fluide et autonome. Mais avant de nous plonger dans le rôle du big data pour la conduite autonome, répondons d'abord à quelques questions qui vous seront posées lorsque vous devrez détailler l'implication de la technologie dans l'espace.

• Quelle quantité de données est générée par un véhicule autonome ?

On estime qu'un véhicule autonome génère chaque jour plus de 4 000 Go de données réparties en sections distinctes telles que -

• Caméra – 20-40 Ko par seconde
• Radar – 10-100 Ko par seconde
• Sonar – 10-100 Ko par seconde
• GPS – 50 Ko par seconde
• LIDAR – 10-70 Ko par seconde.
• La flotte actuelle de véhicules autonomes est-elle vraiment sans conducteur ?

Dans son état actuel, l'analyse des mégadonnées dans l'industrie automobile n'est complètement impliquée que jusqu'au niveau 2 de l'automatisation de la conduite. La majorité des voitures qui fonctionnent dans l'espace de conduite autonome fonctionnent de manière à ce que le véhicule exécute l'accélération et la direction tandis que les humains surveillent toutes les tâches et prennent le contrôle chaque fois qu'ils le jugent nécessaire.

Il y aura plus de 30 millions de véhicules autonomes sur les routes d'ici 2040

Les aspects techniques de l'analyse des données automobiles

Les mégadonnées et l'apprentissage automatique dans la conduite autonome s'exécutent sur des capteurs intégrés dans les voitures. Les informations provenant des multiples capteurs embarqués sont traitées et analysées en quelques microsecondes, permettant non seulement un déplacement en toute sécurité d'un point A à un point B, mais également la transmission d'informations sur l'état de la route, la communication avec d'autres véhicules et l'information des propriétaires sur problèmes de véhicules.

En plus de ces capteurs, il existe un autre composant crucial dans le domaine de la conduite autonome : le logiciel d'analyse de données automobiles qui permet de stocker et d'analyser les ensembles de données. Le logiciel, étant connecté à un réseau, transmet les informations des capteurs au cloud de manière à ce que le temps de réponse à ces conditions soit instantané, en particulier après l'introduction de la 5G dans l'automobile.

Une voiture autonome doit disposer de capteurs, de solutions d'analyse automobile et d'une connexion à un serveur cloud. Ensuite, la voiture doit connaître sa position, pour laquelle elle utilise le GPS. Ensemble, les données provenant des capteurs internes, tels que les boussoles et les compteurs de vitesse, définissent la direction et la vitesse.

Une fois qu'un véhicule connaît son emplacement, il devient facile de savoir ce qui l'entoure en utilisant le lidar et le radar pour se localiser à l'intérieur de cette carte. Ici, des éléments tels que des marqueurs, des panneaux et d'autres obstacles sont pris en compte.

À partir des données collectées, la voiture sans conducteur élabore des stratégies pour différentes situations pouvant survenir sur la route. De plus, le partage de données entre véhicules autonomes permet d'éviter les embouteillages, de réagir aux situations d'urgence et de prendre en compte les conditions météorologiques.

En résumé, les mégadonnées dans l'industrie automobile peuvent être utilisées de la manière suivante :

• Regardez et sentez – obtenez des informations ; planifier et réagir sur la base des données collectées
• Cartographiez les environs en détail
• Identifiez la vitesse, la portée et la distance grâce au lidar et aux caméras
• Communiquez avec d'autres voitures pour partager des informations.

Maintenant que nous avons examiné le cœur de l'analyse dans l'industrie automobile, examinons le rôle du Big Data dans les véhicules autonomes à travers les cas d'utilisation.

Rôle de l'analyse de données dans l'industrie automobile

L'analyse de mégadonnées dans l'industrie automobile a atteint des niveaux inimaginables. De l'alimentation des voitures autonomes à la construction de systèmes de circulation intelligents, l'IA sous ses différentes formes a changé la façon dont nous voyageons et interagissons avec les véhicules. Maintenant, alors que le rôle du big data dans les véhicules autonomes peut être vu dans la fabrication, la fixation des prix et l'espace de l'expérience client, pour cet article, nous examinerons les contributions de la conduite autonome grâce à l'analyse de données.

Sensation et perception

Les voitures autonomes utilisent plusieurs capteurs comme un radar, un lidar, une caméra, etc., pour collecter des données sur leur environnement. Les données sont ensuite traitées et analysées via des algorithmes de Big Data pour créer une carte détaillée de l'environnement afin d'identifier des objets tels que des feux de circulation, d'autres véhicules et des panneaux de signalisation.

La prise de décision

Les voitures autonomes utilisent l'analyse de données dans l'industrie automobile pour prendre des décisions en temps réel sur la base des données qu'elles recueillent à partir des capteurs embarqués. Par exemple, si la voiture détecte qu'un autre véhicule s'approche trop près, elle utilisera le big data pour choisir le meilleur plan d'action, soit ralentir, soit s'arrêter.

Modélisation prédictive

L'industrie utilise les mégadonnées et l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des autres dans la conduite autonome. La combinaison de technologies aide le véhicule à anticiper les mouvements et les problèmes qui pourraient survenir avec la voiture, puis à prendre des mesures en temps opportun pour les éviter.

Traitement du langage naturel

Un autre cas d'utilisation de l'analyse des données de l'industrie automobile peut être observé dans les voitures équipées d'une technologie de reconnaissance vocale qui permet aux passagers de communiquer avec la voiture via leur langage naturel. La technologie, à son tour, aide la voiture à comprendre et à répondre aux commandes vocales de l'utilisateur.

Les raisons de l'augmentation du nombre d'applications de données volumineuses dans l'industrie automobile sont évidentes. Mais en même temps, nous ne pouvons pas nier le fait que les solutions d'analyse automobile ne sont pas intégrées au-delà du niveau 2. Examinons quelques défis qui nécessitent une solution à l'échelle de l'industrie.

Les défis de la conduite autonome grâce à l'analyse de données

Les attentes vis-à-vis du Big Data dans l'industrie automobile connaissent une croissance exponentielle, d'autant plus que l'industrie automobile prévoit de généraliser les niveaux 4 et 5 dans les années à venir. Cependant, il existe un certain nombre de complications qui doivent encore être traitées. Examinons-les.

1. Ensembles de données variés - Pour que l'analyse prédictive dans l'industrie automobile fonctionne, le mélange d'ensembles de données supervisés et non supervisés doit être approprié et répétitif. Cependant, lors de la conduite, il existe de nombreux cas où des accidents se produisent à cause de la faute de personne. De plus, de nombreux événements sont extrêmement rares dans la nature. Le défi consiste donc à créer des modèles à partir de plusieurs de ces événements isolés.
2. Stockage de données - Un rapport récent de Western Digital a révélé que la capacité de stockage par véhicule pourrait atteindre 11 téraoctets d'ici 2030. Pour accueillir cette quantité massive de données, il est essentiel pour les entreprises d'apporter le stockage et le traitement des données du cloud au véhicule lui-même via transmission satellitaire.
3. Problèmes de sécurité - Étant donné que les véhicules automobiles pilotés par les données collectent des données auprès du public lorsque les attentes en matière de confidentialité sont limitées, les utilisateurs sont moins susceptibles de contrôler leurs données, car ils ne pourront pas refuser la collecte de données.

En raison de ces défis au niveau de l'industrie dans l'adoption des mégadonnées pour la conduite autonome, le marché s'attend à ce que l'espace de conduite autonome atteigne sa maturité au niveau 2 avant que les travaux d'exploration ne commencent au niveau 3 et au-dessus.

À l'heure actuelle, il existe un besoin de services d'analyse de données automobiles qui aideraient les véhicules automatisés avec cette feuille de route. Chez Appinventiv, nous sommes spécialisés dans le travail avec des solutions d'analyse automobile qui excellent dans la collecte d'une quantité massive de données et dans leur acheminement vers le système qui en a besoin. De plus, nos fournisseurs de solutions d'analyse de données agrègent et enrichissent la masse de données en les organisant dans un format digeste pour le véhicule à utiliser.

FAQ

Q. Comment le Big Data est-il utilisé dans l'analyse automobile ?

A. Le rôle du Big Data dans l'analyse des données automobiles peut être vu sous plusieurs facettes. Qu'il s'agisse de rendre l'expérience de conduite autonome organique, de concevoir des véhicules prêts pour l'avenir ou de finaliser la gamme de prix, la technologie devient rapidement essentielle à l'existence de l'espace.

Q. Quels sont les avantages des données pour des expériences de conduite autonome fiables ?

A. Les avantages de l'analyse automobile basée sur une quantité massive d'ensembles de données peuvent être constatés à travers une détection et une perception améliorées, une prise de décision plus rapide, une modélisation prédictive et un traitement du langage naturel.

Q. Quels sont les défis liés à la mise en œuvre d'analyses de données volumineuses pour la conduite autonome ?

R. Les limites qui entourent la mise en œuvre d'analyses avancées dans l'industrie automobile sont principalement dues à des défis de niveau industriel tels que la présence de plusieurs événements isolés, des problèmes de sécurité et l'absence d'un mécanisme de stockage de données capable de stocker et de traiter des téraoctets de données.