Automotive Analytics: inaugurare una nuova era della guida autonoma

Le auto a guida autonoma sono di gran moda in questo momento. La sensazione di non essere sopraffatti durante la guida o eccessivamente concentrati sulle indicazioni stradali ha reso fiorente lo spazio delle auto a guida autonoma.

Mentre il risultato dell'esperienza di guida è quello della soddisfazione, il modo in cui i veicoli raggiungono quella fase è complesso. È necessaria una grande quantità di intelligenza affinché un'auto guidi da sola tenendo traccia della velocità, schivando il traffico e aggiornando gli umani sulle esigenze del veicolo. Un'intelligenza che coinvolge diverse tecnologie e macchinari che si uniscono.

Raggiungere il livello di automazione e intelligenza sensibile al tempo richiede l'accesso e la traduzione di enormi set di dati in azioni e approfondimenti, aprendo così la strada ai big data nell'industria automobilistica.

In questo articolo, approfondiremo l'origine e il ruolo delle soluzioni di analisi automobilistica che vanno oltre il rendere l'esperienza di guida autonoma fluida e autonoma. Ma prima di approfondire il ruolo dei big data per la guida autonoma, rispondiamo ad alcune domande che ti verranno poste quando dovrai descrivere in dettaglio il coinvolgimento della tecnologia nello spazio.

• Quale quantità di dati viene generata attraverso un veicolo a guida autonoma?

Si stima che un veicolo autonomo generi oltre 4.000 GB di dati ogni giorno divisi in sezioni separate come:

• Fotocamera: 20-40 KB al secondo
• Radar: 10-100 KB al secondo
• Sonar – 10-100 KB al secondo
• GPS – 50 KB al secondo
• LIDAR – 10-70 KB al secondo.
• L'attuale flotta di veicoli autonomi è davvero senza conducente?

Allo stato attuale, l'analisi dei big data nell'industria automobilistica è completamente coinvolta solo fino al Livello 2 dell'automazione della guida. La maggior parte delle auto che operano nello spazio a guida autonoma funziona in modo tale che il veicolo esegua l'accelerazione e la sterzata mentre gli esseri umani controllano tutte le attività e assumono il controllo ogni volta che lo ritengono necessario.

Entro il 2040 ci saranno più di 30 milioni di veicoli autonomi in circolazione

I tecnicismi dell'analisi dei dati automobilistici

I big data e l'apprendimento automatico nella guida autonoma si basano su sensori integrati nelle auto. Le informazioni che arrivano dai molteplici sensori all'interno dell'auto vengono elaborate e analizzate in microsecondi, consentendo non solo un movimento sicuro dal punto A al punto B, ma anche il passaggio di informazioni sulle condizioni stradali, la comunicazione con altri veicoli e l'informazione dei proprietari problemi del veicolo.

Oltre a questi sensori, c'è un altro componente cruciale nel dominio della guida autonoma: il software di analisi dei dati automobilistici che aiuta a memorizzare e analizzare i set di dati. Il software, essendo connesso a una rete, passa le informazioni dai sensori al cloud in modo che il tempo di risposta a tali condizioni sia istantaneo, soprattutto dopo l'introduzione del 5G nel settore automobilistico.

Un'auto a guida autonoma dovrebbe avere sensori, soluzioni di analisi automobilistica e una connessione a un server cloud. Successivamente, l'auto dovrebbe conoscere la sua posizione, per la quale utilizza il GPS. Insieme, i dati che provengono dai sensori interni, come bussole e tachimetri, definiscono la direzione e la velocità.

Una volta che un veicolo conosce la sua posizione, diventa facile sapere cosa c'è intorno utilizzando lidar e radar per localizzarsi all'interno di questa mappa. Qui vengono presi in considerazione elementi come marcatori, segnali e altri ostacoli.

Utilizzando i dati raccolti, l'auto senza conducente costruisce strategie per diverse situazioni che possono verificarsi sulla strada. Inoltre, la condivisione dei dati tra veicoli autonomi aiuta a evitare gli ingorghi, a reagire alle situazioni di emergenza e a tenere conto delle condizioni meteorologiche.

Per riassumere, i big data nel settore automobilistico possono essere utilizzati nei seguenti modi:

• Guarda e senti: ottieni informazioni; pianificare e rispondere sulla base dei dati raccolti
• Mappa i dintorni in dettaglio
• Identifica velocità, portata e distanza tramite lidar e telecamere
• Comunica con altre auto per condividere informazioni.

Ora che abbiamo esaminato il nucleo dell'analisi nel settore automobilistico, esaminiamo alcuni ruoli dei big data nei veicoli autonomi attraverso i casi d'uso.

Ruolo dell'analisi dei dati nell'industria automobilistica

L'analisi dei big data nel settore automobilistico è cresciuta a livelli inimmaginabili. Dall'alimentazione delle auto a guida autonoma alla costruzione di sistemi di traffico intelligenti, l'intelligenza artificiale nelle sue diverse forme ha cambiato il modo in cui viaggiamo e interagiamo con i veicoli. Ora, mentre il ruolo dei big data nei veicoli autonomi può essere visto nella produzione, nella definizione dei prezzi e nello spazio dell'esperienza del cliente, per questo articolo esamineremo i contributi della guida autonoma attraverso l'analisi dei dati.

Sensibilità e percezione

Le auto a guida autonoma utilizzano diversi sensori come radar, lidar, telecamere, ecc. per raccogliere dati sull'ambiente circostante. I dati vengono quindi elaborati e analizzati tramite algoritmi di big data per la creazione di una mappa ambientale dettagliata per identificare oggetti come semafori, altri veicoli e segnali stradali.

Il processo decisionale

Le auto autonome utilizzano l'analisi dei dati nel settore automobilistico per prendere decisioni in tempo reale sulla base dei dati raccolti dai sensori all'interno dell'auto. Ad esempio, se l'auto rileva che un altro veicolo si sta avvicinando troppo, utilizzerà i big data per scegliere la migliore linea d'azione, rallentando o fermandosi.

Modellazione predittiva

L'industria utilizza i big data e l'apprendimento automatico per prevedere il comportamento degli altri nella guida autonoma. La combinazione di tecnologie aiuta il veicolo ad anticipare movimenti e problemi che potrebbero verificarsi con l'auto e quindi ad agire tempestivamente per evitarli.

Elaborazione del linguaggio naturale

Un altro caso d'uso dell'analisi dei dati dell'industria automobilistica può essere visto nelle auto dotate di tecnologia di riconoscimento vocale che consente ai passeggeri di comunicare con l'auto attraverso il loro linguaggio naturale. La tecnologia, a sua volta, aiuta l'auto a comprendere e rispondere ai comandi vocali dell'utente.

Le ragioni alla base delle crescenti istanze di applicazioni di big data nell'industria automobilistica sono evidenti. Ma allo stesso tempo, non possiamo negare il fatto che le soluzioni di analisi automobilistica non vengano incorporate oltre il Livello 2. Diamo un'occhiata ad alcune sfide che richiedono una soluzione a livello di settore.

Sfide della guida autonoma attraverso l'analisi dei dati

Le aspettative dei big data nell'industria automobilistica stanno crescendo in modo esponenziale, soprattutto perché l'industria automobilistica sta pianificando di integrare i livelli 4 e 5 nei prossimi anni. Tuttavia, ci sono una serie di complicazioni che devono ancora essere affrontate. Diamo un'occhiata a loro.

1. Set di dati vari: affinché l'analisi predittiva nell'industria automobilistica funzioni, la combinazione di set di dati supervisionati e non supervisionati dovrebbe essere corretta e ripetitiva. Tuttavia, durante la guida, ci sono più casi in cui si verificano incidenti per colpa di nessuno. Inoltre, numerosi eventi sono di natura estremamente rara. Quindi la sfida è creare modelli da molti di questi eventi isolati.
2. Archiviazione dei dati: un recente rapporto di Western Digital ha rilevato che la capacità di archiviazione per veicolo potrebbe raggiungere gli 11 terabyte entro il 2030. Per accogliere questa enorme quantità di dati, è fondamentale per le aziende portare l'archiviazione e l'elaborazione dei dati dal cloud al veicolo stesso tramite trasmissione satellitare.
3. Problemi di sicurezza: poiché i veicoli automobilistici basati sui dati raccolgono dati dal pubblico in cui le aspettative sulla privacy sono limitate, è meno probabile che gli utenti abbiano il controllo dei propri dati, poiché non saranno in grado di rinunciare alla raccolta dei dati.

A causa di queste sfide a livello di settore nell'adozione dei big data per la guida autonoma, l'aspettativa del mercato è che lo spazio di guida autonoma raggiungerà la sua maturità nel Livello 2 prima che il lavoro di esplorazione inizi dal Livello 3 e oltre.

Al giorno d'oggi, c'è bisogno di servizi di analisi dei dati automobilistici che aiuterebbero i veicoli automatizzati con questa tabella di marcia. In Appinventiv, siamo specializzati nel lavorare con soluzioni di analisi automobilistica che eccellono nella raccolta di enormi quantità di dati e nel loro instradamento al sistema che ne ha bisogno. Inoltre, i nostri fornitori di soluzioni di analisi dei dati aggregano e arricchiscono la massa di dati organizzandoli in un formato digeribile per il veicolo da utilizzare.

Domande frequenti

D. Come vengono utilizzati i big data nell'analisi automobilistica?

R. Il ruolo dei big data nell'analisi dei dati automobilistici può essere visto in molteplici sfaccettature. Dal rendere organica l'esperienza di guida autonoma alla progettazione di veicoli pronti per il futuro e alla finalizzazione della fascia di prezzo, la tecnologia sta rapidamente diventando fondamentale per l'esistenza dello spazio.

D. Quali sono i vantaggi dei dati per esperienze di guida autonoma affidabili?

R. I vantaggi dell'analisi automobilistica guidata da un'enorme quantità di set di dati possono essere testimoniati attraverso: rilevamento e percezione migliorati, processo decisionale più rapido, modellazione predittiva ed elaborazione del linguaggio naturale.

D. Quali sono le sfide nell'implementazione dell'analisi dei big data per la guida autonoma?

R. I limiti che circondano l'implementazione dell'analisi avanzata nel settore automobilistico sono principalmente determinati da sfide di livello industriale come la presenza di più eventi isolati, problemi di sicurezza e l'assenza di un meccanismo di archiviazione dei dati in grado di archiviare ed elaborare terabyte di dati.