IVS-用于自动驾驶的传感器数据管理平台

通过高效管理PB级的驾驶测试数据,验证您的感知、融合和路径规划算法。

IVS是一个开放的、基于云的软件平台,能够帮助您分析、预览和标记驾驶测试数据,其可能存储在云、本地和全球分布式存储架构中。通过直观的用户界面,您可以轻松查找和选择相关数据,并为测试活动创建专用数据集。

应用领域

在自动化车辆的开发过程中,我们往往在世界不同地区记录了数PB的真实数据,在公共云、混合云或私有云中管理数据的成本很高。一个关键挑战是访问、分析和构造存储在一个或多个数据中心中的数据,并自动识别相关事件。重要的是要了解哪些数据已经被记录,哪些是冗余的,哪些可能被处置或存储在成本较低的存储选项中,哪些数据仍然需要测试感知、融合和路径规划算法。

在新软件版本的开发和测试过程中,我们广泛使用记录的数据。为此,开发人员、IT或测试工程师会过滤数据,并根据测试目标和关键性能指标(KPI)创建自定义数据集。通常,自动化工作流程能够有效地提取地面实况数据,执行可扩展的再处理测试,或生成模仿真场景,以在虚拟世界中进行进一步测试。

主要优点

利用IVS Sensor Data Management Platform,您能够同时访问和管理存储在全球数据中心的所有驾驶测试数据。在开发自动驾驶算法时,其可以帮助您了解数据、减少数据传输并以一流的性能处理数据,从而节省您的时间和成本。

用户能够:

  • 从任何位置快速访问和共享数据
  • 自动查找场景,包括动态驾驶操纵,例如使用基于AI的检测器检测切入、切出、超车、换道和关键场景
  • 选择并预览数据,无需复制实际的记录
  • 分析真实和仿真驾驶测试,创建统计数据,并对冗余和相关数据进行分类
  • 过滤数据并创建数据集
  • 执行数据处理任务并自动化工作流程
  • 通过开放API连接现有云基础架构和工具
  • 使用模板、引导式工作流程和RTMaps图形化开发环境来开发任务
  • 由多个用户同时执行任务,不受位置限制

在dSPACE解决方案中集成基于数据驱动的开发和验证

IVS与dSPACE工具链紧密集成,用于基于数据驱动的开发和验证。例如,可以通过专用任务验证dSPACE AUTERA Data Logging系统所记录数据的一致性,并且用于软件和硬件再处理的dSPACE Data Replay解决方案与IVS中的传感器数据管理紧密连接。

此外,IVS与SIMPHERA Data Replay Testing Solution无缝级联,因此用户能够全面管理测试,包括数据集、KPI、待测系统、测试报告和仪表盘。

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++

客户对IVS的评价

“和很多研究机构及自动驾驶公司一样,昆士兰科技大学测量车辆在驾驶中产生的传感器数据量可达到TB级。不同的是,Intempora Validation Suite(IVS)大幅提高了我们管理和采集 数据 的能力,并 给现有标签添加定制算法 来更好地识别它们,便于访问我们项目的特定及相关的极端案例。修改自动驾驶系统的软件组件时,托管在AWS云上的 传感器数据管理解决方案可以帮助我们提取已经执行的驾驶情况中的差异 ,提供更广的安全分析。”

Sebastien Glaser,澳大利亚昆士兰科技大学智能交通系统教授

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