IVS – Sensordaten-Management-Plattform für automatisiertes Fahren

Validieren Sie Ihre Perzeptions-, Fusions- und Wegplanungsalgorithmen durch die effiziente Verwaltung von Petabytes an Testdaten.

IVS ist eine offene, Cloud-basierte Software-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Daten, die in der Cloud, vor Ort und in global verteilten Speicherarchitekturen gespeichert sind, zu analysieren, in der Vorschau anzuzeigen und mit Tags zu versehen. Über eine intuitive Benutzeroberfläche können Sie problemlos relevante Daten finden und auswählen und spezielle Datensätze für Ihre Testkampagnen erstellen.

Anwendungsbereiche

Bei der Entwicklung von automatisierten Fahrzeugen werden Petabytes an realen Daten aufgezeichnet, oft in verschiedenen Regionen der Welt, und die Kosten für die Verwaltung der Daten in öffentlichen, hybriden oder privaten Clouds sind immens. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, auf die in einem oder mehreren Rechenzentren gespeicherten Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und zu strukturieren sowie relevante Ereignisse automatisch zu identifizieren. Es ist wichtig zu verstehen, welche Daten bereits aufgezeichnet wurden, welche redundant sind und möglicherweise entsorgt oder in kostengünstigeren Speicheroptionen gespeichert werden könnten und welche Daten noch benötigt werden, um Perzeptions-, Fusions- und Wegplanungsalgorithmen zu testen.

Die aufgezeichneten Daten werden aktiv bei der Entwicklung und dem Testen neuer Software-Versionen verwendet. Dazu filtern Entwickler, IT- oder Testingenieure die Daten und erstellen maßgeschneiderte Datensätze entsprechend den Testzielen und Key Performance Indicators (KPIs). In der Regel werden automatisierte Arbeitsabläufe eingesetzt, um effizient Ground-Truth-Daten zu extrahieren, skalierbare Wiederaufbereitungstests durchzuführen oder Simulationsszenarien für weitere Tests in der virtuellen Welt zu erstellen.

Vorteile

Die IVS Sensor Data Management Platform ermöglicht Ihnen den gleichzeitigen Zugriff und die Verwaltung all Ihrer Testdaten, die in Datenzentren weltweit gespeichert sind. Das Verständnis Ihrer Daten, die Reduzierung der Datenübertragungen und die Verarbeitung von Daten mit bestmöglicher Leistung sparen Ihnen Zeit und Geld bei der Entwicklung von Algorithmen für das automatisierte Fahren.

Profitieren Sie von diesen Vorteilen:

  • Sofortiger Zugriff und gemeinsame Nutzung der Daten von überall aus
  • Automatisches Auffinden von Szenarien mit dynamischen Fahrmanövern, z. B. durch KI-basierte Erkennung für Ein- und Ausparken, Überholmanöver, Spurwechsel und kritische Szenarien
  • Auswahl und Vorschau von Daten ohne Kopieren der eigentlichen Aufzeichnungen
  • Analysieren realer und simulierter Testfahrten, Erstellen von Statistiken und Klassifizieren redundanter und relevanter Daten
  • Daten filtern und Datensätze erstellen
  • Ausführen von Datenverarbeitungsaufgaben und Automatisieren von Arbeitsabläufen
  • Schnittstelle zu bestehenden Cloud-Infrastrukturen und -Tools über offene APIs
  • Entwicklung eigener Aufträge unter Verwendung von Vorlagen, geführten Arbeitsabläufen und der grafischen Entwicklungsumgebung RTMaps
  • Gleichzeitige Durchführung von Aufgaben durch mehrere Benutzer und unabhängig vom Standort

Integration in die dSPACE Lösung für datengetriebene Entwicklung und Validierung

IVS ist eng in die dSPACE Werkzeugkette für datengetriebene Entwicklung und Validierung integriert. So kann beispielsweise die Konsistenz der mit dem dSPACE Data-Logging-System AUTERA aufgezeichneten Daten mit dedizierten Jobs validiert werden, und die dSPACE Data-Replay-Lösungen für die Software- und Hardware-Wiederaufbereitung sind eng mit dem Sensordatenmanagement in IVS verknüpft.

Darüber hinaus ist IVS nahtlos an die SIMPHERA Data Replay Testing Solution gekoppelt, die es den Anwendern ermöglicht, Tests umfassend zu verwalten, einschließlich Datensätze, KPIs, zu testende Systeme, Testberichte und Dashboards.

Functionality Description
General
  • Web-based user interface
  • REST API for CI/CD integration and automation
  • Cloud-agnostic platform architecture
  • Hybrid cloud/on-premises deployments supported
  • Automated and script-based installation in AWS and Microsoft® Azure®
  • Support of AWS S3, Microsoft® Azure® Blob services and numerous file formats for sensor and vehicle bus data (RTMaps, ROS / ROS2, MDF4, ADTF, etc.,)
  • Integration of customized processing modules via Docker containers
  • Optimized high-bandwidth data streams management
Requirements
  • Kubernetes
  • S3 or Blob storage
Data tagging modules and scenario detectors
  • Weather conditions incl. temperature, precipitation, snow, rain, fog, cloudiness, daylight, twilight, night, low sun
  • Type of traffic participants and relative positions, traffic conditions such as surrounding vehicles and traffic density
  • Road category, number of lanes, intersections, curvature, traffic signs, speed limits, roundabouts, bridges, tunnels
  • Georeferencing, geographical areas, GNSS position
  • Dynamic driving maneuvers, such as cut-ins, cut-outs, overtaking, lane changes, merging into traffic
  • Corner cases (minimal distance of vehicles falls below certain value, etc.)
  • Evaluation of any kind of sensor signals, e.g., from the vehicle bus including yaw rate, vehicle speed, acceleration, brake signal, direction indicator, wiper signal, or driver disengagements
  • Customized modules
Ground truth extraction
  • Interface to UAI Annotator
  • Open and documented API to interface 3rd party annotation tools
Anonymization
  • Interface to UAI Anonymizer
KPI extractors
  • Built-in KPI extractors for functions benchmarking and regression testing
    • 2D bounding boxes comparison with Ground Truth (pixel coordinates)
    • 3D bounding boxes comparison with Ground Truth (world coordinates)
  • Easy integration of customized KPI extractors with Python or C++

Das sagen unsere Kunden über IVS

„Wie in vielen Forschungslabors und Unternehmen für autonomes Fahren erzeugt das Messfahrzeug der Queensland University of Technology während der Fahrt Terabytes an Sensordaten. Der Unterschied besteht darin, dass die Intempora Validation Suite (IVS) unsere Fähigkeit, die Daten effizient zu verwalten und zu durchsuchen, drastisch verbessert hat und uns den Zugang zu spezifischen und relevanten Grenzfällen für unser Projekt erleichtert, indem sie den vorhandenen Labels maßgeschneiderte Algorithmen hinzufügt , um sie besser zu identifizieren. Wenn wir die Software-Komponenten unseres automatisierten Fahrsystems modifizieren, hilft uns die AWS-cloudbasierte Sensordatenmanagementlösung, Unstimmigkeiten in bereits durchgeführten Fahrsituationen herauszufiltern , so dass wir eine umfassendere Sicherheitsanalyse durchführen können."

Sebastien Glaser, Professor, Intelligente Verkehrssysteme, Technische Universität Queensland, Australien

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