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无人驾驶车日处理数据量惊人

苹果自动驾驶汽车车队车辆扩展至52辆,苹果在自动驾驶领域的研发在2017年下半年逐渐浮出水面,但是一向对外守口如瓶的苹果还是没有透露更多信息。不过,一下子增加这么多辆测试车辆,能够看出苹果正在加速自动驾驶研发。


福特获无人驾驶警车自动开罚单专利。近日,福特获得了一项有关警车无人驾驶系统的专利,根据媒体描述,这项专利可以将案件提交给当地的速度摄像机或其他连接的传感器以获得确凿的证据,也可以追踪有问题的车辆,或者发出简单的警告或超速罚单。此外,这项专利还可以将违法行为直接传达给违法的车辆。


无人驾驶时代不但解放普通司机的双手,连警察的双手也能从开罚单的工作中解放出来了。


数据无缝处理是关键核心

电动车窗、无钥匙进入、巡航控制、ABS......类似这些功能,现在基本上都是车辆的“标配”。你可能觉得,自动化、智能化的汽车可能离我们并不遥远。不过,说起自动驾驶,则完全是另一码事。要实现并交付整车控制,可不是件容易的事,整个过程需要更高的信任度。


美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)报告显示,94%的车辆事故与人的选择或错误有关,是造成汽车碰撞的关键原因。其中41%是识别错误(注意力不集中、注意力分散、监控不足),31%是决策错误(驾驶速度太快、误判别人的行为或其他人的差距和速度),11%是性能错误(过度补偿),7%是非性能错误(最常见的是睡着了)。


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自动驾驶车数量排名


安全地将汽车自动从A目的地行驶至B目的地,本质上是一个需要同时协商各种动态任务的过程:


l搜寻目的地之间可用的道路(知道你要去哪儿)

l安全驾驶车辆并符合当地法规要求(合规)

l观察对象和事件并作出相应的反应(根据情况做适当决策)


为了完成这些任务,需要在单个汽车内同时使用许多不同的系统。例如,GPS系统和地图绘制软件可用于导航,摄像头则用于识别沿途的行人、非机动车和其他物体,包括激光雷达和雷达在内的传感器用于识别前方、后方和侧面的车辆。通过软件分析评估每个摄像头和传感器输入的具体任务,综合结果确定车辆性能。简单说就是这样。


自动驾驶汽车具有连续360°视图(无盲点)的优势,并可根据自身和其他车辆或物体的速度,确定安全距离和正确的行驶决策。当然,自动驾驶系统更不会受来电、文本信息的干扰。诚然,这项技术面临诸多挑战,例如动态天气管理和照明条件,应对意想不到的行为,如汽车闯红灯等。


无人驾驶车所需数据惊人

保守估计,一般每辆汽车每天至少生成10TB测试数据,每年就是2.4PB,以苹果公司的55辆车自动驾驶测试车计算,一年的数据量就是132PB,并且,这些测试数据还需要长期保存。


对这个数据量没概念?好吧,Twitter2.7亿用户每天产生的数据量是大约是100GB,相当于自动驾驶测试汽车的千分之一。毫无疑问,自动驾驶是一个靠海量数据喂养出来的系统。


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车内外传感器和控制单元


有能力管好数据是根本前提。适当的车载存储容量,可快速提取到开发系统进行工程分析和建模,保留并保护数据以支持反向测试......以上种种,缺一不可。


车载存储大小取决于部署的摄像头和传感器数量,以及数据上传之间的持续测试时间。例如,每天生成4TB数据的测试车辆,可能要连续进行10天的测试道路测试,那么车载容量至少需要40TB。同时,车辆状况并不像典型的数据中心环境一样受控制,必须综合评估温度、湿度、冲击和震动等环境因素。


再比如,开发系统中的数据需要支持工程团队直接访问,具备快速接口(如Fibre Channel)的车载系统可最大限度缩短数据采集时间。同时,存储性能必须满足分析和建模要求,并支持工程团队共享内容。


大数据边缘计算

不久前,戴尔科技集团宣布加入汽车边缘计算联盟(AECC),以推动新兴连接和自动驾驶汽车市场。联盟重点聚焦以更智能的方式管理汽车大数据。麦肯锡公司预测,到2030年,连接汽车数据的价值,以及由此产生的新商业模式的价值,每年可能高达1.5万亿美元。


戴尔科技集团对AECC的贡献将有助于发展网络架构和计算基础架构,提高管理汽车大数据的效率。这些技术对于确保联网汽车智能驾驶非常重要。为此,未来5-10年内,汽车需要配备快速互联网接入、人工智能和大数据分析能力。AECC计划中还包括英特尔、爱立信、丰田等业界响当当的名字。


作为未来模型的一部分,车辆需要通过边缘计算和网络连接到数据中心云和各种公共云,以便实时传输大量数据。戴尔科技集团将与从传统汽车、移动出行到新兴技术公司在内的各领域玩家合作,提供下一代移动网络和云计算架构支持。


捷拓小编深扒了一下无人车,每日需要处理的数据量也让我倍感惊讶,大数据时代果然名不虚传。


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