자동차 분석: 새로운 자율 주행 시대를 열다

자율주행차는 지금 대세입니다. 운전에 지치지 않고 방향에 지나치게 집중하는 느낌이 자율주행차의 공간을 풍요롭게 만들었다.

운전 경험의 결과는 만족이지만 차량이 그 단계에 도달하는 방식은 복잡합니다. 자동차가 스스로 운전하면서 속도를 추적하고, 교통 상황을 피하고, 차량의 요구 사항을 사람에게 업데이트하려면 엄청난 양의 지능이 필요합니다. 여러 기술과 기계 부품이 결합된 지능입니다.

자동화 수준과 시간에 민감한 인텔리전스를 달성하려면 방대한 데이터 집합에 액세스하고 조치와 통찰력으로 변환하여 자동차 산업에서 빅 데이터를 위한 길을 닦을 필요가 있습니다.

이 기사에서는 자율 주행 경험을 원활하고 자율적으로 만드는 것 이상의 자동차 분석 솔루션의 기원과 역할에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 그러나 자율 주행을 위한 빅 데이터의 역할에 대해 알아보기 전에 먼저 우주에서 기술의 참여를 자세히 설명해야 할 때 받게 될 몇 가지 질문에 답하겠습니다.

• 자율주행차를 통해 생성되는 데이터의 양은?

자율주행차는 매일 다음과 같은 별도의 섹션으로 나누어 4,000GB 이상의 데이터를 생성하는 것으로 추정됩니다.

• 카메라 – 초당 20-40KB
• 레이더 - 초당 10~100KB
• 소나 – 초당 10-100KB
• GPS – 초당 50KB
• LIDAR – 초당 10-70KB.
• 현재의 자율주행 차량은 정말 무인 차량입니까?

현재 상태에서 자동차 산업의 빅데이터 분석은 운전 자동화의 레벨 2까지만 완전히 관여합니다. 자율주행 공간에서 작동하는 대부분의 자동차는 차량이 가속과 조향을 수행하는 동안 인간이 모든 작업을 모니터링하고 필요하다고 판단될 때마다 제어하는 ​​방식으로 작동합니다.

2040년까지 3천만 대 이상의 자율주행차가 도로를 달리게 될 것입니다.

자동차 데이터 분석의 기술

자율주행의 빅데이터와 머신러닝은 자동차에 내장된 센서에서 실행됩니다. 차량 내 다수의 센서에서 들어오는 정보를 마이크로초 단위로 처리 및 분석하여 A지점에서 B지점으로의 안전한 이동은 물론 도로 상황에 대한 정보 전달, 다른 차량과의 통신, 소유자에게 정보 전달까지 가능합니다. 차량 문제.

이러한 센서 외에도 자율 주행 영역에는 데이터 세트를 저장하고 분석하는 데 도움이 되는 자동차 데이터 분석 소프트웨어라는 또 다른 중요한 구성 요소가 있습니다. 네트워크에 연결된 소프트웨어는 특히 자동차에 5G가 도입된 후 이러한 조건에 대한 응답 시간이 즉각적으로 발생하는 방식으로 센서에서 클라우드로 정보를 전달합니다.

자율주행차에는 센서, 자동차 분석 솔루션, 클라우드 서버 연결이 있어야 합니다. 다음으로 자동차는 자신의 위치를 ​​알아야 하며 GPS를 사용합니다. 나침반 및 속도계와 같은 내부 센서에서 나오는 데이터가 함께 방향과 속도를 정의합니다.

차량이 자신의 위치를 ​​알게 되면 라이더와 레이더를 사용하여 이 지도 내에서 자신의 위치를 ​​파악함으로써 주변에 무엇이 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 여기에서 마커, 표지판 및 기타 장애물과 같은 요소가 고려됩니다.

수집된 데이터를 사용하여 무인 자동차는 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 전략을 세웁니다. 또한 자율 주행 차량 간의 데이터 공유는 교통 체증을 피하고 긴급 상황에 대응하며 기상 조건을 고려하는 데 도움이 됩니다.

요약하면 자동차 산업의 빅데이터는 다음과 같은 방식으로 사용될 수 있습니다.

• 보고 감지 – 정보를 얻습니다. 수집된 데이터를 기반으로 계획 및 대응
• 주변을 자세히 매핑
• 라이더와 카메라를 통해 속도, 범위 및 거리 식별
• 다른 차량과 통신하여 정보를 공유합니다.

자동차 산업에서 분석의 핵심을 살펴보았으니 이제 유스케이스를 통해 자율주행차에서 빅데이터가 어떤 역할을 하는지 알아보겠습니다.

자동차 산업에서 데이터 분석의 역할

자동차 산업의 빅데이터 분석은 상상할 수 없는 수준으로 성장했습니다. 자율 주행 자동차에 동력을 공급하는 것부터 지능형 교통 시스템 구축에 이르기까지 다양한 형태의 AI는 우리가 여행하고 차량과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이제 자율주행차에서 빅데이터의 역할은 제조, 가격 설정 및 고객 경험 공간에서 볼 수 있지만, 이 기사에서는 데이터 분석을 통해 자율주행의 기여도를 살펴보겠습니다.

감지 및 인식

자율주행차는 레이더, 라이다, 카메라 등 여러 센서를 사용해 주변 정보를 수집한다. 그런 다음 빅 데이터 알고리즘을 통해 데이터를 처리하고 분석하여 신호등, 다른 차량 및 도로 표지판과 같은 객체를 식별하기 위한 상세한 환경 맵을 생성합니다.

의사결정

자율주행차는 자동차 산업에서 데이터 분석을 사용하여 차량 내 센서에서 수집한 데이터를 기반으로 실시간 결정을 내립니다. 예를 들어 자동차가 다른 차량이 너무 가까워지는 것을 감지하면 빅 데이터를 사용하여 속도를 줄이거나 멈추는 등 최선의 행동 방침을 선택합니다.

예측 모델링

업계에서는 빅 데이터와 기계 학습을 사용하여 자율 주행에서 다른 사람의 행동을 예측해 왔습니다. 기술 조합은 차량이 차량에서 발생할 수 있는 움직임과 문제를 예상하고 이를 피하기 위해 적시에 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리

자동차 산업 데이터 분석의 또 다른 사용 사례는 승객이 자연어로 자동차와 통신할 수 있는 음성 인식 기술이 장착된 자동차에서 볼 수 있습니다. 이 기술은 자동차가 사용자의 음성 명령을 이해하고 응답하도록 도와줍니다.

자동차 산업에서 빅 데이터 애플리케이션 사례가 증가하는 이유는 분명합니다. 그러나 동시에 자동차 분석 솔루션이 레벨 2 이상으로 통합되지 않는다는 사실을 부정할 수 없습니다. 업계 전반의 솔루션이 필요한 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

데이터 분석을 통한 자율주행의 과제

자동차 산업에서 빅 데이터에 대한 기대는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 특히 자동차 산업이 향후 몇 년 동안 레벨 4 및 5를 주류로 만들 계획을 세우고 있습니다. 그러나 아직 해결되지 않은 여러 가지 합병증이 있습니다. 그들을 들여다 보자.

1. 다양한 데이터 세트 – 자동차 산업에서 예측 분석이 작동하려면 지도 및 비지도 데이터 세트의 혼합이 적절하고 반복적이어야 합니다. 하지만 운전을 하다보면 누구의 잘못도 아닌 사고가 일어나는 경우가 많습니다. 또한 수많은 이벤트는 실제로 매우 드뭅니다. 따라서 문제는 이러한 고립된 여러 이벤트에서 패턴을 생성하는 것입니다.
2. 데이터 저장 – Western Digital의 최근 보고서에 따르면 차량당 저장 용량은 2030년까지 11테라바이트에 이를 수 있습니다. 이 엄청난 양의 데이터를 수용하려면 기업이 데이터 저장 및 처리를 클라우드에서 차량 자체로 가져오는 것이 중요합니다. 위성 전송.
3. 보안 문제 – 데이터 기반 자동차는 프라이버시에 대한 기대치가 제한적인 대중으로부터 데이터를 수집하기 때문에 사용자는 데이터 수집을 거부할 수 없기 때문에 데이터를 제어할 가능성이 적습니다.

자율주행을 위한 빅데이터 도입에 대한 이러한 산업 수준의 과제로 인해 시장은 자율주행 공간이 레벨 3 이상에서 탐사 작업이 시작되기 전에 레벨 2에서 성숙기에 도달할 것으로 기대하고 있습니다.

오늘날 이 로드맵을 통해 자동화된 차량을 지원하는 자동차 데이터 분석 서비스가 필요합니다. Appinventiv는 방대한 양의 데이터를 수집하고 이를 필요로 하는 시스템으로 라우팅하는 데 뛰어난 자동차 분석 솔루션 작업을 전문으로 합니다. 또한 당사의 데이터 분석 솔루션 제공업체는 차량에서 사용할 수 있도록 데이터를 소화 가능한 형식으로 구성하여 대량의 데이터를 집계하고 보강합니다.

FAQ

Q. 자동차 분석에서 빅데이터는 어떻게 사용되고 있습니까?

A. 자동차 데이터 분석에서 빅데이터의 역할은 여러 측면에서 볼 수 있습니다. 자율주행 경험을 유기적으로 만드는 것부터 미래 대비 차량 설계, 가격 범위 확정에 이르기까지 이 기술은 빠르게 공간의 존재에 중추적인 역할을 하고 있습니다.

Q. 신뢰할 수 있는 자율주행 경험을 위한 데이터의 이점은 무엇인가요?

A. 방대한 양의 데이터 세트로 구동되는 자동차 분석의 이점은 향상된 감지 및 인식, 더 빠른 의사 결정, 예측 모델링 및 자연어 처리를 통해 확인할 수 있습니다.

Q. 자율주행을 위한 빅데이터 분석 구현의 어려움은 무엇인가요?

A. 자동차 산업에서 고급 분석 구현을 둘러싼 제한은 주로 여러 개의 격리된 이벤트의 존재, 보안 문제, 테라바이트의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 데이터 저장 메커니즘의 부재와 같은 산업 수준의 문제로 인해 발생합니다.