Turing Drive透過AWS精進新世代自駕車技術 - CTIMES
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台灣智慧駕駛(Turing Drive),致力於透過AWS的雲端科技,及其在台設立的AWS IoT Lab物聯網實驗室資源,提升處理來自車輛、道路和交通號誌等龐大資料 ...
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3DPrinting
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TuringDrive透過AWS精進新世代自駕車技術
【CTIMES/SmartAuto劉昕
報導】 2022年01月17日星期一
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根據全球自動駕駛汽車預測報告顯示,2020到2024年全球L1至L5等級自駕車,年複合成長率將達18.3%。
隨著5G技術與基礎建設,於台灣持續演進與普及,此全球趨勢也不斷影響台灣自駕車產業發展。
台灣智慧駕駛(TuringDrive),致力於透過AWS的雲端科技,及其在台設立的AWSIoTLab物聯網實驗室資源,提升處理來自車輛、道路和交通號誌等龐大資料的效率,不斷精進新世代的自動駕駛技術,打造安全的自駕車產品。
TuringDrive的技術核心為CPU、GPU平行運算,並且在結合GPS、光達、雷達、影像、車體慣性導航等優勢下,以資料融合定位技術為客戶提供最佳應用方案。
TuringDrive的應用方案服務不同用戶,而不同用戶都會使用不同廠牌提供的硬體,造成在實際操作時遇到諸多棘手問題,而AWSIoTLab物聯網實驗室團隊透過動手實作,協助客戶解決各類場域問題,經過多次測試和驗證提供給客戶客製化的範例程式碼交付(codedelivery),本次就幫助TuringDrive正確使用和搭配不同廠商的硬體方案以達到最大效益。
TuringDrive使用AWSIoTDeviceSDK,透過MQTToverTLS1.2安全機制加密協定與AWSIoTCore連結,在安全的環境下,讓開發團隊能夠遠距登入自駕車系統做軟體更新或回收資料等指令,大幅縮短開發和調校程式的時間,解決工程師必須到現場插拔硬碟的流程。
創新自動駕駛技術的過程中,有效管理並應用大量蒐集的資料極其重要。
每輛配備進階感測器的汽車,每小時最多可以產生2TB的資料,以人工處理實體硬碟的資料存取已不再有效率。
在AWSIoTLab物聯網實驗室建議下,TuringDrive選擇AWSIoTCore服務,在無需佈建與管理伺服器的情況下,將裝置資料及感測器資料連線集中串聯至雲端,在幾天之內就可以完成網路服務佈建,從而能更快地梳理資料庫中的資料,持續優化自駕車路線。
最後,在自駕車運行所錄製的影像資料處理上,TuringDrive運用AmazonKinesisVideoStreams(AmazonKVS),安全且便利地將終端裝置的影像資料傳到AWS雲端,運用機器學習進行分析處理,讓TuringDrive無須再耗費人力傳輸影像資料,也幫助開發團隊更輕鬆地運用後續資料。
TuringDrive執行長沈大維認為:「在未來十至二十年,新世代的智慧車輛會趨向平台化發展,除了智慧城市的硬體環境外,AWS雲端服務也是不可或缺的一環,這是因為雲端技術可以幫助建構數位基礎設施,整合道路號誌及車輛運行資料。
」沈大維表示:「數位基礎設施透過雲端服務與不同的載具、路口設備、號誌等交通管理的中心結合應用,才能將手中握有的資料及取得的洞察發揮最大化效用。
借助AWSIoTLab物聯網實驗室服務和經驗,我們大幅提升了研發自動駕駛技術的時間及效率。
TuringDrive會持續透過AWS推動新世代智慧車輛的數位基礎設施產品。
」
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