Le développement orienté données est aujourd'hui une approche dominante du développement logiciel dans de nombreux secteurs. Il s’inscrit dans une nouvelle ère du développement logiciel qui s’articule autour de l'apprentissage automatique. Cette nouvelle approche facilite et accélère le développement, et améliore son efficacité car elle traite les nouveaux aspects et enjeux du développement de fonctions basées sur l’intelligence artificielle (IA). Dans le domaine automobile, le développement des fonctions ADAS et de conduite autonome repose sur des modèles d’apprentissage automatique qui analysent la situation complexe autour du véhicule. Pour développer et configurer ces modèles, il est nécessaire d’échantillonner des données de capteurs provenant du monde réel – beaucoup de données. Le volume de données est tellement énorme que la préparation de ces données occupe la majeure partie du temps (et des ressources) de développement. Par conséquent, si l'affectation des ressources au sein du processus de développement a changé, l'objectif de l'optimisation du développement doit également changer. Si davantage d'argent est dépensé pour la préparation des données que pour l'écriture d'un code, la préparation des données doit devenir un axe d'optimisation des coûts. Ce changement d'orientation est abordé par l'approche de développement orientée données.

Le développement orienté données pour le développement de véhicules autonomes s’appuie sur une boucle de données. Cette boucle comprend la collecte de données sur la route, l'ingestion de données à haut débit dans un centre de données, l'analyse des données pour les situations de trafic pertinentes, et l'étiquetage pour l’apprentissage de l’IA et pour la génération de réalité terrain dans les tests de rejeu des données.

Points forts de notre solution

  • Pipeline de données intégré pour le développement continu des fonctions basées sur l'apprentissage automatique
  • Accent sur le développement des fonctions ADAS et de conduite autonome
  • Ecosystème d’outils de bout en bout pour le développement orienté données de dSPACE et de ses partenaires
  • Application de l’IA pour réduire les coûts et simplifier les processus

Notre offre de solutions

Le flux continu de données dans le pipeline de données sans goulots d'étranglement sur les interfaces est un aspect essentiel pour un développement hautement efficace. dSPACE fournit des solutions qui vous permettent de mettre en œuvre un flux de données fluide. Nos principaux domaines supportant le développement orienté données sont les suivants :

Enregistrement des données
Assurer la disponibilité des données ADAS/AD plus rapidement et à moindre coût

Assurer la disponibilité des données ADAS/AD plus rapidement et à moindre coût

Les données provenant de situations de trafic réelles sont les ressources clés pour faire de la mobilité autonome une réalité sans danger. Notre mission est de permettre à vos systèmes d’enregistrement de données de répondre rapidement aux nouvelles itérations d’apprentissage et de validation ce qui, en retour, permettra de raccourcir au maximum les cycles de données. Pour ce faire, nous vous proposons une solution complète permettant un enregistrement des données souple à bord du véhicule, un aperçu avancé des données et une ingestion intégrée des données.

En savoir plus sur l’enregistrement des données
Annotation des données
Annotation et anonymisation avec une qualité et une automatisation de premier ordre

Annotation et anonymisation avec une qualité et une automatisation de premier ordre

Le développement de systèmes ADAS et de véhicules autonomes nécessite un grand nombre d'objets et d'attributs issus d'enregistrements de données à étiqueter pour une utilisation ultérieure dans le processus de développement. Seul un niveau très élevé d'automatisation rend ces projets d'annotation réalisables dans un budget et un délai abordables. En outre, l’anonymisation des visages et des plaques d’immatriculation dans les données enregistrées est devenue une exigence mondiale. dSPACE, avec sa société understand.ai, propose les bonnes solutions pour vous permettre de répondre à ces exigences strictes.

En savoir plus sur l’annotation des données
Gestion des données capteur
Aucun volume de données n’est trop important si vous disposez d’un outil de gestion des données efficace

Aucun volume de données n’est trop important si vous disposez d’un outil de gestion des données efficace

Une gestion des données puissante vous aide à centraliser, stocker, rechercher, filtrer, prévisualiser, post-traiter et analyser vos données enregistrées pour le développement orienté données de fonctions ADAS/de conduite automatisée et d'autres applications de mobilité. Avec la solution dSPACE pour la gestion des données des capteurs, vous trouverez rapidement ce que vous recherchez dans les pétaoctets de données de trafic.

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Génération de scénarios
Faites passer vos activités de test et de validation au niveau supérieur avec des scénarios réels

Faites passer vos activités de test et de validation au niveau supérieur avec des scénarios réels

Utilisez les données brutes des capteurs du véhicule, les listes d'objets ou les jeux de données pour générer des scénarios de simulation qui simulent le monde réel.

En savoir plus sur la génération de scénarios
Rejeu de données
Valider les composants ADAS/AD en utilisant les données enregistrées

Valider les composants ADAS/AD en utilisant les données enregistrées

Pour assurer la sécurité des systèmes ADAS/AD, il est essentiel d’utiliser les données réelles enregistrées dans les stratégies d’homologation et de mise en service. Après tout, contrairement aux données de simulation synthétique, le niveau de fidélité des données réelles est incontestable.

En savoir plus sur le rejeu de données

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