Автомобильная аналитика: начало новой эры самостоятельного вождения

Самоуправляемые автомобили сейчас в моде. Чувство того, что вы не перегружены во время вождения или не слишком сосредоточены на направлениях, сделало пространство беспилотных автомобилей процветающим.

Хотя результатом вождения является удовлетворение, путь, по которому автомобили достигают этого этапа, сложен. Чтобы автомобиль мог двигаться самостоятельно, он должен отслеживать скорость, уклоняться от пробок и информировать людей о потребностях автомобиля. Интеллект, который объединяет несколько технологий и механизмов.

Достижение уровня автоматизации и своевременной аналитики требует доступа к массивным наборам данных и преобразования их в действия и идеи, тем самым прокладывая путь для больших данных в автомобильной промышленности.

В этой статье мы собираемся углубиться в происхождение и роль решений автомобильной аналитики, которые выходят за рамки того, чтобы сделать беспилотное вождение плавным и автономным. Но прежде чем мы углубимся в роль больших данных для автономного вождения, давайте сначала ответим на несколько вопросов, которые вам зададут, когда вам нужно будет подробно описать участие технологии в космосе.

• Какой объем данных генерируется беспилотным транспортным средством?

Подсчитано, что автономное транспортное средство ежедневно генерирует более 4000 ГБ данных, разделенных на отдельные разделы, такие как:

• Камера — 20-40 КБ в секунду
• Радар — 10-100 КБ в секунду
• Сонар — 10-100 КБ в секунду
• GPS — 50 КБ в секунду
• ЛИДАР – 10-70 КБ в секунду.
• Является ли нынешний парк автономных транспортных средств действительно беспилотным?

В своем нынешнем состоянии аналитика больших данных в автомобильной промышленности полностью задействована только до уровня 2 автоматизации вождения. Большинство автомобилей, работающих в автономном пространстве, работают таким образом, что транспортное средство выполняет ускорение и управление, в то время как люди контролируют все задачи и берут на себя управление, когда сочтут это необходимым.

К 2040 году на дорогах будет более 30 миллионов автономных транспортных средств.

Технические особенности автомобильной аналитики данных

Большие данные и машинное обучение в автономном вождении работают на датчиках, встроенных в автомобили. Информация, поступающая от многочисленных автомобильных датчиков, обрабатывается и анализируется за микросекунды, что позволяет не только безопасно перемещаться из точки А в точку Б, но и передавать информацию о дорожных условиях, связываться с другими транспортными средствами и информировать владельцев о проблемы с транспортным средством.

В дополнение к этим датчикам есть еще один важный компонент в области автономного вождения: программное обеспечение для анализа автомобильных данных, которое помогает хранить и анализировать наборы данных. Программное обеспечение, подключенное к сети, передает информацию от датчиков в облако таким образом, что время отклика на эти условия является мгновенным, особенно после внедрения 5G в автомобилестроении.

Беспилотный автомобиль должен иметь датчики, решения для автомобильной аналитики и подключение к облачному серверу. Далее, автомобиль должен знать свое местоположение, для чего он использует GPS. Вместе данные, поступающие от внутренних датчиков, таких как компасы и спидометры, определяют направление и скорость.

Как только транспортное средство узнает свое местоположение, становится легко узнать, что находится вокруг него, используя лидар и радар, чтобы локализовать себя на этой карте. Здесь учитываются такие элементы, как маркеры, знаки и другие препятствия.

Используя собранные данные, беспилотный автомобиль строит стратегии для различных ситуаций, которые могут возникнуть на дороге. Кроме того, обмен данными между автономными транспортными средствами помогает избегать пробок, реагировать на чрезвычайные ситуации и учитывать погодные условия.

Подводя итог, можно сказать, что большие данные в автомобильной промышленности можно использовать следующими способами:

• Смотри и чувствуй – получай информацию; планировать и реагировать на основе собранных данных
• Подробная карта окрестностей
• Определение скорости, дальности и расстояния с помощью лидара и камер
• Общайтесь с другими автомобилями, чтобы обмениваться информацией.

Теперь, когда мы изучили суть аналитики в автомобильной промышленности, давайте рассмотрим роль больших данных в автономных транспортных средствах на примерах использования.

Роль аналитики данных в автомобильной промышленности

Аналитика больших данных в автомобильной промышленности достигла невообразимого уровня. Искусственный интеллект в его различных формах, начиная от питания беспилотных автомобилей и заканчивая созданием интеллектуальных транспортных систем, изменил то, как мы путешествуем и взаимодействуем с транспортными средствами. Теперь, когда роль больших данных в автономных транспортных средствах можно увидеть в сфере производства, ценообразования и взаимодействия с клиентами, в этой статье мы рассмотрим вклад автономного вождения с помощью анализа данных.

Ощущение и восприятие

Беспилотные автомобили используют несколько датчиков, таких как радар, лидар, камера и т. д., для сбора данных об их окружении. Затем данные обрабатываются и анализируются с помощью алгоритмов больших данных для создания подробной карты окружающей среды для идентификации таких объектов, как светофоры, другие транспортные средства и дорожные знаки.

Принятие решений

Автономные автомобили используют аналитику данных в автомобильной промышленности для принятия решений в режиме реального времени на основе данных, которые они собирают с автомобильных датчиков. Например, если автомобиль обнаруживает, что другое транспортное средство приближается слишком близко, он будет использовать большие данные, чтобы выбрать наилучший курс действий, либо замедлить скорость, либо остановиться.

Прогнозное моделирование

Промышленность использует большие данные и машинное обучение для прогнозирования поведения других людей при автономном вождении. Комбинация технологий помогает автомобилю предвидеть движения и проблемы, которые могут произойти с автомобилем, а затем принимать своевременные меры, чтобы их избежать.

Обработка естественного языка

Другой пример использования аналитики данных в автомобильной промышленности можно увидеть в автомобилях, оснащенных технологией распознавания голоса, которая позволяет пассажирам общаться с автомобилем на своем естественном языке. Технология, в свою очередь, помогает автомобилю понимать и реагировать на голосовые команды пользователя.

Причины растущего числа приложений больших данных в автомобильной промышленности очевидны. Но в то же время мы не можем отрицать тот факт, что решения автомобильной аналитики не внедряются выше уровня 2. Давайте рассмотрим некоторые проблемы, требующие общеотраслевого решения.

Проблемы автономного вождения через аналитику данных

Ожидания от больших данных в автомобильной промышленности растут в геометрической прогрессии, особенно в связи с тем, что в ближайшие годы автомобильная промышленность планирует сделать уровни 4 и 5 массовыми. Тем не менее, есть ряд осложнений, которые еще предстоит решить. Давайте заглянем в них.

1. Разнообразные наборы данных. Чтобы прогностическая аналитика в автомобильной промышленности работала, сочетание контролируемых и неконтролируемых наборов данных должно быть правильным и повторяющимся. Тем не менее, во время вождения есть несколько случаев, когда аварии происходят ни по чьей вине. Кроме того, многочисленные события крайне редки в природе. Таким образом, задача состоит в том, чтобы создать шаблоны из нескольких таких изолированных событий.
2. Хранение данных. Недавний отчет Western Digital показал, что к 2030 году емкость хранилища на одно транспортное средство может достичь 11 терабайт. спутниковая передача.
3. Проблемы безопасности. Поскольку автомобильные транспортные средства, управляемые данными, собирают данные от общественности, где ожидания в отношении конфиденциальности ограничены, пользователи с меньшей вероятностью будут контролировать свои данные, поскольку они не смогут отказаться от сбора данных.

Из-за этих отраслевых проблем, связанных с внедрением больших данных для автономного вождения, рынок ожидает, что пространство беспилотного вождения достигнет своей зрелости на уровне 2 до того, как начнутся исследовательские работы на уровне 3 и выше.

На сегодняшний день существует потребность в услугах автомобильной аналитики данных, которые помогли бы автоматизированным транспортным средствам с этой дорожной картой. В Appinventiv мы специализируемся на работе с решениями автомобильной аналитики, которые превосходно собирают огромные объемы данных и направляют их в систему, которая в них нуждается. Более того, наши поставщики решений для аналитики данных собирают и обогащают массу данных, организуя их в удобном для использования транспортном средстве формате.

Часто задаваемые вопросы

В. Как большие данные используются в автомобильной аналитике?

О. Роль больших данных в автомобильной аналитике можно рассматривать в нескольких аспектах. Начиная с органичного опыта самостоятельного вождения и заканчивая проектированием автомобилей, готовых к будущему, и доработкой ценового диапазона, технология быстро становится ключевой для существования пространства.

В. Каковы преимущества данных для надежного автономного вождения?

О. Преимущества автомобильной аналитики, основанной на огромном количестве наборов данных, можно увидеть в улучшенном восприятии и восприятии, более быстром принятии решений, прогнозном моделировании и обработке естественного языка.

В. Какие проблемы возникают при внедрении аналитики больших данных для автономного вождения?

О. Ограничения, связанные с внедрением расширенной аналитики в автомобильной промышленности, в основном обусловлены отраслевыми проблемами, такими как наличие нескольких изолированных событий, проблемы безопасности и отсутствие механизма хранения данных, который может хранить и обрабатывать терабайты данных.