自律走行車データコンピュータ

自動運転車のデータコンピューター

自動運転および先進運転支援システムを開発、テスト、検証する上で、カメラやセンサーデータの収集、記録、保存が最も重要であると認識しています。高解像度カメラ、レーダー、ライダー、ソナー、GPS、その他のセンサーから生成されるデータを収集し保存できる自動運転車データコンピューターは重要です。なぜなら、これらのデータはADASおよび自動運転機能を実現するソフトウェアアルゴリズムのトレーニングに不可欠だからです。Premioは、カメラとセンサーデータを収集・保存できるよう、自動運転車およびADASデータコンピューターを設計・製造しています。


AVおよびADASメーカーにとって、データの収集と保存は非常に重要です。より多くの実世界データを持つほど、アルゴリズムをより良くトレーニングし、システムの性能を向上させることができるからです。データは自動運転車を動かす原動力であり、多くの自動運転メーカーにとって、最高の自動運転車を生産することは競争です。なぜなら、車は安全に走行するために、遭遇するあらゆる物体や環境変数を認識しなければならないからです。そのため、可能な限り多くのデータを収集することは、ほとんどの自動運転車企業にとって課題となっています。組織は、カメラやセンサーによって生成される膨大な量のデータを収集・保存できるコンピューティングソリューションを見つける必要があるからです。 

大量のデータストレージを搭載するだけでなく、自動運転車 (AV) データを収集・保存するために使用されるコンピューターは、通常の消費者向けデスクトップコンピューターには適さない困難な環境での展開に耐えるよう、堅牢化されている必要があります。

さらに、AVデータコンピューターは、高解像度カメラやセンサーによって生成される大量のデータを保存するために、大量の高速ソリッドステートデータストレージを搭載している必要があります。AVは1台の車両あたり1日あたり4TBから5TBのデータを生成するため、大量の高速データストレージが必要です。

そのため、生成されるデータ速度でデータを書き込み、保存できるソリューションを持つことは、機械学習およびディープラーニングのAVアルゴリズムをトレーニングするためにデータが適切に保存されることを保証するために非常に重要です。データの収集と保存は、ADAS (先進運転支援システム) メーカーにとって重要です。なぜなら、アルゴリズムを改善し、運転支援システムをより良く、より安全にするために使用されるからです。 

Premioは、センサーに接続し、大量の車両カメラおよびセンサーデータを保存できる自動運転車データコンピューターを提供しています。自動運転車データレコーダーは、豊富なI/Oを装備しており、多数のUSB Type-Aポート、シリアルCOMポート、RJ45およびM12ギガビットイーサネットポート、RJ45およびM12 PoE+ポート、その他様々なポートを備えており、組織が様々なカメラやセンサーをデータコンピューターに接続することを可能にします。さらに、自動運転車データコンピューターは、テラバイト級のソリッドステートデータストレージデバイスで構成でき、高解像度カメラやセンサーによって生成されるすべてのデータを保存できます。 

さらに、PremioのデータロガーPCは、常に移動する車両や自動車に搭載するために強化されています。Premioは、耐衝撃・耐振動性を備え、広範囲の温度対応コンポーネントを使用し、受動冷却することでシステムを強化しています。さらに、広範な電力範囲と電力保護機能を備えています。 

耐衝撃・耐振動性は、高品質のアルミニウムと頑丈な金属で作られた堅牢な外装筐体によって実現され、繊細な内部コンポーネントを振動、衝撃、衝突から保護します。さらに、ネジとジョイントの数を減らしました。これらを減らすことで、故障する可能性のある部品の数を減らし、より信頼性と耐久性の高い車載コンピューティングソリューションを構築しました。

さらに、耐衝撃・耐振動性を高めるために、SSD（ソリッドステートドライブ）のみを使用してシステムを構成するオプションがあります。SSDは、公共道路を走行する車両が頻繁かつ継続的な衝撃と振動にさらされる車載環境での動作に適しています。これは、ソリッドステートドライブがNANDチップにデータを保存するためであり、従来のハードドライブよりも衝撃と振動への曝露に耐えられるからです。これは、ハードドライブには機械的な可動部品があり、衝撃や振動にさらされると物理的に攪乱され、性能が大幅に低下するからです。そのため、衝撃と振動により耐性のあるシステムを構築するには、SSDで構成する必要があります。例えば、Premioの自動運転車データPCの一部は、最大8x 8TBのソリッドステートNVMeドライブを搭載でき、合計64TBの高速ソリッドステートデータストレージを提供します。 

自動運転車および自動運転車両はどのくらいのデータを生成しますか？ 

Intelは、自動運転車が1台あたり1日あたり4TBから5TBのデータを生成する可能性があると推定しています。自動運転車は、高解像度カメラ、LiDARセンサー、レーダー、超音波センサー、GPS、その他様々なセンサーを搭載しており、これらのセンサーが車両コンピューターに常にデータを供給しているため、非常に多くのデータを生成します。

 

画像出典: Synopsys

Intelの推定によると、カメラは20-60MB/秒、レーダーは10KB/秒、Lidarセンサーは10-70MB/秒、GPSは50KB/秒のデータを生成し、合計で約131MB/秒になります。一部の車両は1日10時間走行することを考慮に入れる必要があります。計算すると、10時間の1日で車両は4.7TBのデータを生成する可能性があります。これらの数値は固定されたものではなく、カメラ、センサーの種類、およびその解像度によって異なります。とはいえ、自動運転車のセンサーとカメラの数が増えるにつれて、車両によって生成されるデータの量も増加します。 

とはいえ、カメラとセンサーは車両が周囲の環境を見る方法です。センサーとカメラがなければ、車両は周囲の環境を感知できず、他の車両、歩行者、物体との衝突を避けることができないため、自律走行はできません。そのため、センサーとカメラは膨大な量のデータを生成し、機械学習モデルと深層学習モデルをトレーニングするために保存する必要があります。車両のアルゴリズムをトレーニングすることは、人間が運転する車両よりも自動運転車両を安全にするための継続的なプロセスです。最も多くの最高のデータを持つ企業は、自動運転のための最高のAI（人工知能）システムを開発できるでしょう。 

自動運転車から収集されたカメラとセンサーデータは何に使用されますか？ 

自動運転車によって収集されたカメラとセンサーのデータは、車両や自動車に搭載される機械学習および深層学習アルゴリズムをトレーニングするために使用されます。これにより、他の車両、歩行者、道路名、道路標識、道路標識、歩道、その他車両が通常遭遇する多くの物体など、オブジェクトを識別・分類できるようになります。通常、ML (機械学習) およびDL (深層学習) 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、これまで見たことのない新しい環境に遭遇したときのアルゴリズムのパフォーマンスは向上します。

データによるニューラルネットワークのトレーニング - 出典: Intel

深層学習（DL）トレーニングと機械学習（ML）トレーニングは、多くの処理能力を必要とするため、通常クラウドで実行され、データセンターがトレーニングに最適な場所となります。データセンターには豊富な処理能力とGPUがあり、トレーニングプロセスを劇的に加速させることができます。モデルがトレーニングされた後、車両や自動車に展開され、これまで見たことのない環境や条件にさらされます。膨大な量の高品質データを供給されたモデルは、データが少ないモデルよりも優れた性能を発揮する傾向があります。 

自動運転車データコンピューターの主な特徴とは？ 

1. 高速ソリッドステートストレージ 

自動運転車が膨大な量のデータを生成し、自動運転車がより良く自律走行できるようにソフトウェアアルゴリズムを改善するために、このデータを収集・保存しなければならないことはもはや驚くべきことではありません。そのため、自動運転車データPCはテラバイト級のソリッドステートデータストレージで構成でき、組織は大量のカメラとセンサーデータを保存できます。Intelは、自動運転車が1日あたり4TBのデータを生成すると推定しており、大容量ストレージは数日分のセンサーとカメラデータを保存するのに役立ちます。 

とはいえ、必要なデータストレージの量は、車両に搭載する高解像度カメラ、LiDARセンサー、超音波センサー、レーダーセンサーの数によって異なります。

 

さらに、自動運転車データコンピューターにハードドライブデータストレージではなくソリッドステートデータストレージを搭載することで、より堅牢で耐久性があり、信頼性の高いコンピューティングソリューションが実現します。これは、SSDがハードドライブよりも衝撃や振動の処理に優れているためです。SSDはNANDチップにデータを保存するのに対し、ハードドライブはデータを保存するために回転する金属製プラッターを使用するからです。 

SSDの性能は、車両が走行しストレージデバイスが衝撃や振動にさらされた場合でも、HDDの性能ほど影響を受けません。したがって、センサーやカメラデータを保存するために車両に展開するコンピューティングソリューションを探している場合は、ソリッドステートストレージを搭載したソリューションを選択する必要があります。Premioの自動運転車データ取得および保存コンピューターは、高レベルの振動や衝撃に耐えられるSSDを使用しています。

2. 防塵・防汚性 

自動運転車のデータコンピューターはファンレス設計を採用しており、さまざまな理由からシステムの耐久性と信頼性を高めています。第一に、受動冷却方式の車載データストレージコンピューターは、ファンを使用しないことで信頼性が向上します。ファンは、車載データコンピューターを含む多くの電子機器の一般的な故障原因だからです。第二に、システムからファンを排除することで、通気口や開口部が不要になります。システムからすべての通気口や開口部を取り除くことで、ほこりやその他の小さな粒子がシステムに侵入するのを防ぎます。これにより、ほこりがシステムの内部コンポーネントを損傷することなく、システムがより信頼性が高く、故障しにくくなります。 

3. 耐衝撃・耐振動性

 

自動運転車データコンピューティングソリューションを選択する際には、耐衝撃・耐振動性のあるソリューションを探すべきです。Premioの車両データPCは、耐衝撃・耐振動性を考慮して設計・製造されています。耐衝撃・耐振動性は、システム全体でケーブルを使用しない完全ケーブルレス設計によって実現されています。さらに、機械式ハードディスクドライブ (HDD) の代わりにSSD (ソリッドステートドライブ) が使用されており、システムの信頼性と堅牢性が向上しています。最後に、Premioはネジとジョイントの数を減らし、故障する可能性のある部品の数を減らすことで、システムの信頼性を高めています。 

4. 広範な動作温度範囲

 


車両はしばしば極端な温度の場所に移動するため、車両データ取得コンピューターは、車両のカメラおよびセンサーデータを最適かつ確実に取得するために、極端な高温および低温に耐えることができる必要があります。そのため、車両コンピューティングソリューションは、-25℃から60℃までの広い動作温度範囲を備えており、車両が通過するほとんどの環境で動作できます。したがって、温度が50℃に達するモハベ砂漠を走行する自動運転車を操作する場合でも、氷点下の冬のニューヨークを走行する場合でも、車両データ記録コンピューターは、システムを冷却したり凍結を防いだりするための追加のハードウェアに投資することなく、信頼性高く最適に動作します。 

5. 電源入力互換性


自動運転車のデータ管理システムは、広範な電源入力を備えており、24VDCまたは48VDCの自動車や車両のバッテリーを含む、さまざまな異なる電源入力シナリオと互換性があります。また、車両PC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を備えています。 

6. 電源イグニッション管理 

自動運転車データコンピューターは、電源イグニッション管理機能を備えており、車両の電源がオンになったことを検知し、システムに起動遅延を開始する信号を送ることができます。また、システムが車の電源がオフになったことを検知すると、電源イグニッション管理はシステムを遅延シャットダウンし、タスクを完了して安全にシャットダウンすることを可能にし、データ損失や破損を防ぎます。さらに、電源イグニッション管理は、車両コンピューターが車両の電源を消耗するのを防ぎます。 

7. CANBus統合 

CANBusは自動車で一般的に使用されるプロトコルで、車両の様々なコンポーネント間でメッセージを送信します。自動運転車のデータコンピューターは、CANBusネットワークにアクセスして、車両の速度、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、その他自動運転車ソフトウェアアルゴリズムのトレーニングに役立つ様々な車両情報を収集することができます。 

8. 有線および無線接続 

車両データ取得およびストレージシステムは、有線イーサネット、Wi-Fi、Bluetooth、セルラー、USBなど、さまざまな接続オプションで構成できます。有線イーサネットは、RJ45またはM12ギガビットイーサネットポートを介して利用でき、ルーターや標準を利用する他のデバイスとの高速有線接続を提供します。 

Wi-Fiは超高速ワイヤレスLAN接続を提供し、組織は特定の要件に応じて接続速度と範囲を設定できます。注目すべき2つのWi-Fi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、車両コンピューターが複数のデバイスに同時に接続し、ネットワークのスループットを向上させるため、高密度ネットワークに最適です。OFDMAは直交周波数分割多重アクセスの略で、Wi-Fiチャネルをより小さな周波数割り当てに分割し、システムが複数のクライアントと同時に通信できるようにします。 

とはいえ、車両は常に移動しているため、インターネットへの接続が必要になる場合があります。そのため、車両データキャプチャコンピュータシステムにはセルラー接続が装備されており、インターネットを使用して重要な情報をアップロードしたり、必要なアップデートやその他のデータをダウンロードしたりできます。セルラー接続は、デュアルSIMソケットの搭載により可能になり、冗長性を確保するために2つのワイヤレスデータキャリアを追加できます。いずれかのワイヤレスキャリアが利用できない場合や、カバレッジが弱い場合でも、デバイスはセカンダリワイヤレスキャリアに接続して、重要なデータをオフロードおよびオンロードできます。 

車両コンピュータに追加できる最後の接続オプションはBluetoothです。BluetoothはWi-Fiやセルラー接続が提供する範囲と速度を提供しませんが、信頼性の高いシンプルな1対1の接続を提供します。 

まとめ 

自動運転車はデータ駆動型であり、車両を駆動するAIアルゴリズムをトレーニングおよび改善するために膨大な量のデータを必要とします。とはいえ、車両センサーやカメラが生成する大量のデータをキャプチャして保存することは、組織にとって複数の課題を提示します。Premioは、自動運転車のカメラおよびセンサー情報を収集および保存するために使用できる幅広いソリューションを提供しています。Premioのソリューションは、困難な車両環境での展開に耐えるように強化されており、車両データを保存するための膨大な量の高速データストレージを備えています。当社の自動運転車データコンピュータに関するご質問がございましたら、当社の車両コンピューティング専門家までお問い合わせください。お客様の特定の要件を満たすソリューションを見つけるお手伝いをさせていただきます。