Análise automotiva: inaugurando uma nova era de direção autônoma

Os carros autônomos estão na moda agora. A sensação de não ficar sobrecarregado ao dirigir ou excessivamente focado nas direções fez o espaço dos carros autônomos florescer.

Embora o resultado da experiência de dirigir seja o contentamento, a maneira como os veículos atingem esse estágio é complexa. Uma grande quantidade de inteligência é necessária para um carro dirigir por conta própria, mantendo o controle da velocidade, evitando o tráfego e atualizando os humanos sobre as necessidades do veículo. Uma inteligência que envolve várias tecnologias e maquinários se unindo.

Atingir o nível de automação e inteligência sensível ao tempo requer acessar e traduzir conjuntos massivos de dados em ações e insights, abrindo caminho para big data na indústria automotiva.

Neste artigo, vamos mergulhar na origem e no papel das soluções de análise automotiva que vão além de tornar a experiência de direção autônoma suave e autônoma. Mas antes de mergulharmos no papel do big data para direção autônoma, vamos primeiro responder a algumas perguntas que você receberá quando tiver que detalhar o envolvimento da tecnologia no espaço.

• Que quantidade de dados é gerada por meio de um veículo autônomo?

Estima-se que um veículo autônomo gere mais de 4.000 GB de dados todos os dias, divididos em seções separadas como –

• Câmera – 20-40 KB por segundo
• Radar – 10-100 KB por segundo
• Sonar – 10-100 KB por segundo
• GPS – 50 KB por segundo
• LIDAR – 10-70 KB por segundo.
• A frota atual de veículos autônomos é realmente sem motorista?

Em seu estado atual, a análise de big data na indústria automotiva está totalmente envolvida apenas até o Nível 2 da automação de direção. A maioria dos carros que opera no espaço autônomo funciona de forma que o veículo realiza aceleração e direção enquanto os humanos monitoram todas as tarefas e assumem o controle sempre que julgarem necessário.

Haverá mais de 30 milhões de veículos autônomos nas estradas até 2040

Os aspectos técnicos da análise de dados automotivos

Big data e aprendizado de máquina em direção autônoma são executados em sensores embutidos nos carros. As informações provenientes dos vários sensores do carro são processadas e analisadas em microssegundos, permitindo não apenas um movimento seguro do ponto A ao ponto B, mas também a transmissão de informações sobre as condições da estrada, a comunicação com outros veículos e a informação aos proprietários sobre questões do veículo.

Além desses sensores, há outro componente crucial no domínio da direção autônoma: o software de análise de dados automotivos que ajuda a armazenar e analisar os conjuntos de dados. O software, estando conectado a uma rede, passa as informações dos sensores para a nuvem de forma que o tempo de resposta a essas condições seja instantâneo, principalmente após a introdução do 5G no setor automotivo.

Um carro autônomo deve ter sensores, soluções de análise automotiva e uma conexão com um servidor em nuvem. A seguir, o carro deve saber a sua localização, para o que faz uso do GPS. Juntos, os dados que vêm dos sensores internos, como bússolas e velocímetros, definem a direção e a velocidade.

Depois que um veículo conhece sua localização, fica fácil saber o que está ao seu redor usando o lidar e o radar para se localizar dentro desse mapa. Aqui, elementos como marcadores, sinais e outros obstáculos são levados em consideração.

Usando os dados coletados, o carro autônomo constrói estratégias para diferentes situações que podem ocorrer na estrada. Além disso, o compartilhamento de dados entre veículos autônomos ajuda a evitar engarrafamentos, reagir a situações de emergência e levar em consideração as condições climáticas.

Resumindo, o big data na indústria automotiva pode ser usado das seguintes maneiras –

• Olhar e sentir – obter informação; planejar e responder com base nos dados coletados
• Mapeie os arredores em detalhes
• Identifique velocidade, alcance e distância por meio de lidar e câmeras
• Comunique-se com outros carros para compartilhar informações.

Agora que analisamos o núcleo da análise na indústria automotiva, vamos examinar algum papel do big data em veículos autônomos por meio dos casos de uso.

Papel da análise de dados na indústria automotiva

A análise de big data na indústria automotiva cresceu para níveis inimagináveis. Desde alimentar carros autônomos até construir sistemas de tráfego inteligentes, a IA em suas diferentes formas mudou a forma como viajamos e interagimos com os veículos. Agora, embora o papel do big data em veículos autônomos possa ser visto na fabricação, definição de preços e espaço de experiência do cliente, para este artigo, analisaremos as contribuições da direção autônoma por meio da análise de dados.

Sensação e Percepção

Carros autônomos usam vários sensores como radar, lidar, câmera, etc., para coletar dados sobre seus arredores. Os dados são processados ​​e analisados ​​por meio de algoritmos de big data para criar um mapa detalhado do ambiente para identificar objetos como semáforos, outros veículos e sinais de trânsito.

Tomando uma decisão

Os carros autônomos usam análise de dados na indústria automotiva para tomar decisões em tempo real com base nos dados coletados dos sensores do carro. Por exemplo, se o carro detectar outro veículo se aproximando demais, ele usará big data para escolher o melhor curso de ação, diminuindo a velocidade ou parando.

Modelagem preditiva

A indústria tem usado big data e aprendizado de máquina para prever o comportamento de outras pessoas na direção autônoma. A combinação de tecnologias ajuda o veículo a antecipar movimentos e problemas que possam acontecer com o carro e, assim, agir em tempo hábil para evitá-los.

Processamento de linguagem natural

Outro caso de uso da análise de dados da indústria automotiva pode ser visto nos carros equipados com tecnologia de reconhecimento de voz, que permite que os passageiros se comuniquem com o carro por meio de sua linguagem natural. A tecnologia, por sua vez, ajuda o carro a entender e responder aos comandos de voz do usuário.

As razões por trás das instâncias crescentes de aplicativos de big data na indústria automotiva são evidentes. Mas, ao mesmo tempo, não podemos negar o fato de que as soluções de análise automotiva não estão sendo incorporadas além do Nível 2. Vejamos alguns desafios que precisam de uma solução para todo o setor.

Desafios da direção autônoma por meio da análise de dados

As expectativas de big data na indústria automotiva estão crescendo exponencialmente, especialmente porque a indústria automotiva planeja tornar os níveis 4 e 5 populares nos próximos anos. No entanto, há uma série de complicações que ainda precisam ser abordadas. Vamos dar uma olhada neles.

1. Conjuntos de dados variados – Para que a análise preditiva no setor automotivo funcione, a combinação de conjuntos de dados supervisionados e não supervisionados deve ser adequada e repetitiva. No entanto, ao dirigir, há vários casos em que os acidentes acontecem por culpa de ninguém. Além disso, numerosos eventos são extremamente raros na natureza. Portanto, o desafio é criar padrões a partir de vários desses eventos isolados.
2. Armazenamento de dados – Um relatório recente da Western Digital descobriu que a capacidade de armazenamento por veículo pode chegar a 11 terabytes até 2030. Para acomodar essa enorme quantidade de dados, é fundamental que as empresas tragam armazenamento e processamento de dados da nuvem para o próprio veículo por meio de transmissão via satélite.
3. Preocupações com a segurança – Como os veículos automotivos movidos a dados coletam dados do público onde as expectativas de privacidade são limitadas, é menos provável que os usuários controlem seus dados, pois não poderão cancelar a coleta de dados.

Devido a esses desafios no nível da indústria na adoção de big data para direção autônoma, a expectativa do mercado é que o espaço de direção autônoma atinja sua maturidade no Nível 2 antes que o trabalho de exploração comece no Nível 3 e acima.

Atualmente, há uma necessidade de serviços de análise de dados automotivos que ajudariam os veículos automatizados com esse roteiro. Na Appinventiv, nos especializamos em trabalhar com soluções de análise automotiva que se destacam na coleta de uma enorme quantidade de dados e em seu encaminhamento para o sistema que precisa deles. Além disso, nossos provedores de soluções de análise de dados agregam e enriquecem a massa de dados, organizando-os em um formato digerível para uso do veículo.

perguntas frequentes

P. Como o big data está sendo usado na análise automotiva?

R. O papel do big data na análise de dados automotivos pode ser visto em várias facetas. Desde tornar a experiência de direção autônoma orgânica até projetar veículos prontos para o futuro e finalizar a faixa de preço, a tecnologia está rapidamente se tornando essencial para a existência do espaço.

P. Quais são os benefícios dos dados para experiências confiáveis ​​de direção autônoma?

R. Os benefícios da análise automotiva impulsionada por uma grande quantidade de conjuntos de dados podem ser comprovados por meio de – detecção e percepção aprimoradas, tomada de decisão mais rápida, modelagem preditiva e processamento de linguagem natural.

P. Quais são os desafios na implementação da análise de big data para direção autônoma?

R. As limitações que cercam a implementação de análises avançadas na indústria automotiva são impulsionadas principalmente por desafios de nível industrial, como a presença de vários eventos isolados, questões de segurança e ausência de um mecanismo de armazenamento de dados que possa armazenar e processar terabytes de dados.