基于数据驱动的开发是当今许多行业进行软件开发的主要方法。这是软件开发新时代的解决方案,其将机器学习作为核心组件。这种新的开发方法使开发更快速、更容易、更高效,因为它解决了基于人工智能(AI)开发功能的新问题和新挑战。在汽车领域,ADAS和自动驾驶功能的开发中需要机器学习模型来分析车辆周围复杂情况。为了开发和配置这些模型,我们需要从真实世界中采集传感器数据样本,即大量数据。由于数据量很庞大,准备这些数据需要耗费开发中的大部分时间和资源。因此,如果开发过程中的资源分配已经发生改变,那么开发优化的重点也随之改变。如果在数据准备上花费的资金多于编写代码,则数据准备应成为成本优化的重点。对此,我们通过基于数据驱动的开发方法来解决这一问题。

基于数据驱动的开发通过数据循环进行自动驾驶汽车的开发。这包括道路上的数据收集、数据中心中的高带宽数据摄取、相关交通状况的数据分析、人工智能培训和数据回放测试中地面实况生成的标注。

我们的明星解决方案

  • 集成式数据管道,用于持续开发基于机器学习的功能
  • 重点开发ADAS和自动驾驶功能
  • dSPACE和合作伙伴提供端到端工具生态系统,用于基于数据驱动的开发
  • 通过AI来降低成本并简化流程

dSPACE解决方案

我们需要保证数据管道中的连续数据流在接口上不会出现问题,这是高效开发的关键。dSPACE提供的解决方案帮助您实现顺利的数据流。我们支持基于数据驱动开发的主要领域包括:

数据记录
以更低的成本更快地提供ADAS/AD数据

以更低的成本更快地提供ADAS/AD数据

真实交通状况的数据是实现安全自动驾驶的关键资源。我们的任务是使您的数据记录系统能够快速响应新的培训和验证迭代,从而实现最短的数据为此,我们为您提供了一个全面的解决方案,以实现灵活的车载数据记录、先进的数据分析和集成式数据接收。

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数据标注
具有一流的质量和自动化的标注和匿名化

具有一流的质量和自动化的标注和匿名化

ADAS和自动驾驶车辆系统的开发中,我们需要对数据记录中的大量对象和属性进行标记,以便在开发过程中复用。为了使标注项目的预算和时间在可承受范围内,我们需要实现高级别的自动化。此外在全球范围内,记录数据中人脸和车牌的匿名化都有很大的需求。dSPACE子公司understand.ai提供了适用的解决方案,帮助您满足这些严格要求。

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传感器数据管理
如果您有一个高效的数据管理工具,就可以处理海量数据了。

如果您有一个高效的数据管理工具,就可以处理海量数据了。

强大的数据管理可帮助您集中、存储、搜索、筛选、预览、后期处理和分析记录的数据,以基于数据驱动的方式开发ADAS/自动驾驶和其它驾驶应用的功能。通过dSPACE传感器数据管理解决方案,您可以在数PB的流量数据中快速找到所需内容。

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场景生成
利用真实场景改进测试和验证

利用真实场景改进测试和验证

使用车辆传感器原始数据、对象列表或数据集生成再现真实世界的仿真场景。

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数据回放
使用记录的真实数据验证ADAS/AD组件

使用记录的真实数据验证ADAS/AD组件

为了确保ADAS/AD系统的安全,在认证和发布策略中使用记录的真实数据至关重要。毕竟,与合成的仿真数据不同,真实世界数据的保真度水平是毋庸置疑的。

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