ADASデータ収集・保存コンピュータ (先進運転支援システム)
自動運転車や先進運転支援システム (ADAS) を搭載した車両は、走行、障害物の回避、事故回避を支援するディープラーニングや機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、大量のデータを収集し、必要とすることは、これらの分野に詳しい方にとっては驚くことではありません。このようなシステムのトレーニングには通常、後で先進運転支援システムをトレーニングするために、実世界のデータをキャプチャして保存できるシステムが必要です。
カメラやセンサーから生成されたデータをキャプチャすることは簡単な作業ではなく、強力なプロセッサと十分な高速データストレージを備えた強力なコンピュータシステムが必要です。先進運転支援システムのメーカーがより多くの実世界データを持っているほど、システムはより正確に物体を検出し、車両を運転することができます。
通常、自動ブレーキ、衝突保護、車線維持支援、アダプティブクルーズコントロール、自動操縦技術などの先進運転支援システムを搭載した車両には、高解像度カメラ、LiDAR、超音波センサー、ソナー、GPU、および車両が周囲の環境を「見る」のに役立つその他の種類のセンサーのうち1つまたは複数が装備されています。アルゴリズムをトレーニングするには、テスト車両には車両のカメラやセンサーからの情報に接続し、キャプチャできるADASデータ収集・保存コンピュータを装備する必要があります。
データをキャプチャして保存するためのソリューションには、堅牢な処理能力と十分な高速ストレージが必要です。これは、車両のカメラとセンサーがアルゴリズムのトレーニングに必要なテラバイトのデータを生成するためです。一部の見積もりによると、カメラとセンサーを搭載した車両は、通常、車両1台あたり1日あたり4TBから5TBのデータを生成します。そのため、生成される膨大な量のデータにシステムが追いつくためには、データを保存するのに十分なストレージを持つシステムが不可欠です。
さらに、データを保存するシステムは車両に搭載されている必要があります。これは、センサーとカメラによって生成されるすべてのデータを収集してクラウドに送信することが、不可能ではないにしても、困難であるためです。したがって、データをキャプチャして保存するには、組織は必要な性能とストレージ容量を備えたエッジコンピューティングソリューションを必要とします。
Premioは、車両に展開してカメラとセンサー情報を収集・保存するために特別に設計された、さまざまなAIエッジ推論コンピュータを提供しています。たとえば、PremioのADASデータ収集コンピュータは、強力な第8世代および第9世代のIntel Core i3、i5、i7プロセッサで構成でき、高解像度のカメラとセンサーデータを収集・保存するために十分な性能を組織に提供します。さらに、ADASデータ保存コンピューティングソリューションは、カメラとセンサーデータを保存するための十分なストレージで構成できます。
たとえば、ADASデータ収集・保存コンピュータは、複数のM.2 NVMe SSD、U.2 NVMe SSD、通常のSATA SSD、およびHDDで構成できます。一部のモデルは、最大8台のU.2 NVMe SSD、または2台の内部SSD/HDD、および2台のSATAプロトコルのホットスワップ可能なSSD/HDDをサポートします。追加できるストレージの柔軟性と容量により、Premioの車両データ収集・保存コンピュータは、自動運転車や先進運転支援システム (ADAS) を搭載した車両によって生成されるテラバイトのセンサーデータを十分に保存できます。
ADAS搭載車両はどのくらいのデータを生成しますか？
自動運転車およびADAS搭載車両は、1日あたり4TBから5TBのデータを生成できます。これは、ADAS搭載車両がしばしばソナー、超音波、LiDAR、GPSセンサーを含む複数のカメラとセンサーを搭載しているためです。ADAS搭載車両のカメラは通常20〜60MB/秒、レーダーは10KB/秒、LiDARは10〜70MB/秒、GPSは約50KB/秒のデータを生成します。これらの数字をすべて合わせると、車両は1秒あたり最大130MBのデータを生成し、これは1分あたり約8GBのデータに相当します。
画像出典：Synopsys
したがって、1日10時間走行する自動運転車は、1日あたり4.8TBのデータを生成できます。車両に搭載されるセンサーとカメラの数が多いほど、生成されるデータ量も増加します。もちろん、これらの数値は使用されるカメラの解像度やシステムが使用するセンサーとカメラの数によって異なります。一部のシステムではより少ないデータを、他のシステムではより多くのデータを使用する場合があります。
ADASで収集・保存されたデータはどうなりますか？
先進運転支援システム (ADAS) によって収集・保存されたデータは、ADASシステムの開発と性能向上に利用されます。例えば、ADASがディープラーニングや機械学習を利用する場合、AIエッジ推論コンピュータによって収集されたデータは、ML (機械学習) やDL (ディープラーニング) モデルのトレーニングに使用され、物体、人物、車線標識、道路標識をより正確に検出できるようになります。全体として、モデルのトレーニングに使用されるデータ量が多いほど、モデルはこれまで見たことのない環境や物体に遭遇したときに、より優れたパフォーマンスを発揮します。
さらに、トレーニング段階では、人工ニューラルネットワークは、人間がオブジェクトを分類するのと同じ方法で特定のオブジェクトやプロパティを分類するように教えられます。モデルのトレーニングには大量の処理能力が必要なため、通常はデータセンターでGPUの助けを借りて実行されます。GPUはCPUよりもはるかに多くのデータを処理できるため、トレーニングを高速化できます。これは、GPUがCPUよりもはるかに多くのコアを持っているため、はるかに多くのデータを同時に処理できるためです。モデルがトレーニングされた後、通常は車両にデプロイされ、これまで見たことのない新しいデータ (環境やオブジェクト) に対して推論分析を実行します。トレーニングが優れているほど、アルゴリズムはオブジェクトを識別し、車両を運転する能力が高まります。
ディープラーニングトレーニング - 画像出典：Intel
とは言え、モデルのトレーニングに使用される大量のデータをキャプチャして保存するには、テスト車両には車両のカメラやセンサーからの情報に接続し、キャプチャできる強化されたAIエッジコンピュータを装備する必要があります。AIエッジ推論PCは、強力なプロセッサと堅牢なストレージソリューションを装備しており、車両センサーやカメラによって生成されるテラバイトのデータを保存できます。
多くの場合、データはローカルに保存および処理され、重要な処理済み情報のみがクラウドに送信される必要があるため、強力なエッジコンピュータが必要です。これは、テラバイトのデータを携帯電話接続を介して送信することは、非常に困難で費用もかかるためです。携帯電話キャリアは、車両センサーによって生成される大量のデータをアップロードするのに十分なアップロード速度を提供しないため、困難です。
また、すべての生データをクラウドに送信する上での2つ目の障害は、携帯電話接続を介して大量のデータを送信することが非常に高価であり、ほとんどの組織にとって費用対効果が低いことです。したがって、AIエッジ推論コンピュータを使用してデータを保存し、携帯電話接続を介して処理されたデータの一部をクラウドにオフロードし、残りの大部分のデータはハードドライブを物理的に取り外し、中央のコンピュータに手動でオフロードすることで、集中型ロケーションでオフロードします。
先進運転支援システム (ADAS) の堅牢性および機能
AIエッジ推論コンピューティングソリューションは、一般的なデスクトップコンピュータには過酷すぎる厳しい条件下での展開に耐えるように強化されています。ここでは、AIエッジコンピュータが不安定な環境での展開に耐えるようにどのように強化されているかについて説明します。
1. ファンレス設計
車両カメラやセンサーによって生成されたデータをキャプチャして保存できるADASコンピュータを探す場合は、ファンレスソリューションを選択する必要があります。ファンレス産業用コンピュータは、ほこり、ゴミ、その他の小さな粒子にさらされる車両への展開に最適であるため、ファンレスソリューションを選択する必要があります。ファンレス設計により、ほこりや小さな粒子がシステムに侵入してコンポーネントを損傷するのを防ぎます。
さらに、ファンレス設計により、システムからファンが排除されます。ファンを排除することで、システムは非常に信頼性が高くなります。ファンは、コンピュータを含む多くの電子機器の誤動作の主な原因であるためです。したがって、ファンを排除することで、一般的な故障の原因を排除し、ソリューションの信頼性と耐久性を大幅に向上させました。
2. 衝撃・振動耐性
さらに、車両のセンサーデータをキャプチャして保存するADAS PCを探す際には、衝撃・振動耐性を備えたソリューションを選択する必要があります。AIエッジ推論コンピュータは、MIL-STD-810Gに準拠した50Gの衝撃保護と5GRMの振動耐性を備えています。衝撃・振動耐性により、車両が道路を走行する際に頻繁な衝撃と振動にさらされる場所でもシステムを導入できます。
さらに、Premio ADASコンピュータは、システムからすべてのケーブルを排除することで、衝撃と振動に耐えるように作られています。システムからすべてのケーブルを排除することで、可動部品の数が減り、故障する可能性のある部品の数が減るため、より信頼性の高いソリューションが生まれます。
3. 広い動作温度範囲
車両は移動可能であるため、極寒または極暑の環境を走行する可能性があります。そのため、ADASデータ収集システムを選択する際には、極端な温度への曝露に対応できるオプションを選択する必要があります。PremioのAIエッジ推論コンピュータは、極端な温度への曝露に耐えるように設計・製造されています。実際、-25℃から60℃までの広い動作温度範囲を備えているため、車両でのモバイル展開に最適です。
Premio AIエッジ推論PCは、ファンレスであり、変動する極端な温度を経験する環境での困難な展開に耐えるように特別に設計された広範囲の温度コンポーネントを使用して構成されているため、広い動作温度範囲を備えています。
そのため、モハベ砂漠で気温が50℃に達する場合でも、冬のニューヨークで気温が-15℃に達する場合でも、当社のAIエッジ推論ソリューションは、そのような極端な温度にさらされても、最適かつ確実に動作します。また、システムは箱から出してすぐに広い動作温度範囲を持っているため、広い動作温度を実現するために追加のハードウェアに投資する必要がないことに注意する価値があります。
そのため、堅牢なエッジコンピュータは極端な温度への曝露に対応できますが、通常のデスクトップコンピュータは対応できません。これは、通常のコンシューマグレードのコンピュータが広範囲の温度コンポーネントから作られておらず、極端な温度への曝露に対応するように設計されていないためです。それらは、温度管理された環境での家庭用またはオフィス用であり、堅牢なエッジコンピュータのような困難な車載展開用ではありません。
通常、デスクトップコンピュータの動作温度は5℃から40℃の範囲ですが、堅牢なエッジPCは-25℃から60℃の広い動作温度範囲を持ち、極端な温度を経験する困難な環境でより確実に、最適に動作する能力が格段に優れています。
4. 電源入力互換性
ADASコンピューティングプラットフォームを探す際には、広範囲の電源を備えたオプションを選択する必要があります。これは、車両に展開されるADASコンピュータは車両の電源から動作できる必要があるためです。例えば、Premioのエッジコンピューティングソリューションは広範囲の電源を備えており、さまざまな電源入力シナリオからシステムに電力を供給できます。さらに、Premioのソリューションには、過電圧保護、サージ保護、逆極性保護などのさまざまな電源保護機能が備わっています。
5. 電源イグニッション管理
さらに、ADASデータ収集システムを選択する際には、電源イグニッション管理機能を備えたソリューションを選択する必要があります。PremioのAIエッジ推論コンピューティングソリューションには、電源イグニッション管理機能が搭載されており、車両の電源がオンになったことを検出し、システムに起動遅延を開始する信号を送信できます。また、車両の電源がオフになったことを検出し、遅延シャットダウンを実行できます。PCのシャットダウンを遅らせることで、システムは現在のタスクの作業を完了させ、データ損失や破損を防ぐことができます。さらに、システムがオフになっている場合でも、電源イグニッション管理機能により、エッジコンピューティングソリューションが車両の電力を消費するのを防ぎます。
6. CANBus対応
CANBusは、車両の様々なコンポーネント間でメッセージを配信するプロトコルです。CANBusシステムに接続することで、車両速度、エンジンRPM、スロットル位置、ステアリング角度、タイヤ空気圧レベル、その他様々な重要な車両情報を含む情報を収集できます。したがって、ソリューションを選択する際には、CANBusネットワークに接続して車両情報を収集・保存できるシステムを探すべきです。例えば、PremioのAIエッジコンピュータは、車両のCANBusシステムに接続し、CANBusネットワークに接続された様々なセンサーやデバイスからデータを収集できます。収集された情報は、先進運転支援システムの開発に利用できるため、非常に貴重です。
CANBusは現在、ほとんどすべての車両に搭載されていますが、一部の組織では、車両に車載イーサネットを装備する選択肢を検討しています。車載イーサネット（100 Base-T1）は、コネクテッドカー、自動運転車、自動運転車で必要とされる帯域幅の増加により、将来的に採用されるでしょう。
7. 有線および無線接続
Edge AI推論コンピュータは、有線および無線接続オプションを豊富に備えており、システムをインターネットや他の有線・無線デバイスに接続することができます。例えば、すべてのAIエッジ推論コンピュータにはデュアルRJ45ギガビットポートが搭載されており、これにより企業は非常に高速なデータ転送が可能となり、高解像度カメラやセンサーに接続できます。
さらに、ADASエッジコンピュータシステムには、Wi-Fi 5または最新世代のWi-Fi 6モジュールによる無線接続機能が搭載されています。Wi-Fiは、企業が無線接続の速度と範囲を決定する際に、多くの柔軟性を提供する点で優れています。また、2つのWi-Fi 6テクノロジーは、デバイスが多数のIoTデバイスに接続することを可能にし、これら2つのテクノロジーはMu-MIMOとOFDMAです。
Mu-MIMOは、マルチユーザー多入力技術の略で、エッジコンピュータが複数のWi-Fi対応デバイスに同時に接続することを可能にします。Mu-MIMOはネットワークのスループットを大幅に向上させる能力があり、高密度ネットワークに最適です。Mu-MIMOはWi-Fi 5とWi-Fi 6の両方で利用可能です。Mu-MIMOは、シングルユーザーMIMOを可能にし、デバイスが単一のデバイスに同時にデータを送受信できるSU-MIMOと比較して改善されています。Mu-MIMOは、この技術を複数のユーザーに拡張します。
OFDMAは、直交周波数分割多元接続の略で、Wi-Fiチャネルをリソースユニットとして知られる小さな周波数割り当てに分割し、デバイスが複数のクライアントと同時に通信することを可能にします。
とはいえ、車両は常に移動しているため、Wi-Fiや有線接続オプションを介して接続することは困難であり、重要な情報をクラウドにオフロードするためには、デバイスがセルラー接続を備えている必要があります。AIエッジ推論コンピュータにはデュアルSIMソケットが搭載されており、冗長性のために2つのセルラーデータキャリアをデバイスに追加できます。遠隔地でいずれかのデータキャリアが利用できない場合や信号が弱い場合、システムはプログラムによってセカンダリセルラーキャリアに接続し、重要なデータをクラウドにオフロードすることができます。
また、AIエッジコンピュータはBluetooth接続で構成することも可能です。Bluetoothは信頼性の高い1対1接続および多対多接続を提供します。とはいえ、BluetoothにはWi-Fiや有線接続が提供するような範囲と速度はありません。それにもかかわらず、センサーやIoTデバイスへのシンプルで信頼性の高い接続を提供します。
結論
結論として、ADASを搭載した車両は、安全に車両を操作し、事故を防止できる高度運転支援システムを訓練・開発するために、大量のデータを必要とします。データを取得・保存するためには、車両は、毎日各車両が生成する数テラバイトのデータを保存するための大容量ストレージを備えた強力なマルチコアプロセッサを搭載したAIエッジコンピュータを備えている必要があります。さらに、ADASコンピュータは豊富なI/Oを備えており、システムが多くのセンサーやカメラに接続してセンサーデータを収集・保存できるようになっています。ADASデータ収集・保存用PCの選定に関してご質問やサポートが必要な場合は、当社のエッジコンピューティング専門家にご連絡ください。お客様の特定の要件を満たすソリューションの選定を喜んでお手伝いいたします。
