テストドライブ中のADAS生体センサーデータ記録システム

テストドライブ中にADASセンサーの生データを記録するシステム 

ADAS（先進運転支援システム）を開発している組織では、実地カメラやセンサーの生データを収集・保存するためにテスト車両を必要としています。収集されたデータは、車両コンピューターが車線維持支援、アダプティブクルーズコントロール、自動運転機能などのADAS機能を有効にするために使用されるソフトウェアのトレーニングに使用されます。

さらに、テスト車両が収集したデータ（カメラ映像、ソナー、レーダー、GPS、LiDAR）は、ビジョンと物体検出アルゴリズムのトレーニングによく使用されます。先進運転支援システムを可能にするコンピュータービジョンと機械学習モデルをトレーニングするには、大量のデータが必要です。


ADASを可能にするために車両に追加されるセンサーとカメラは、驚くほど大量のデータを生成します。インテルは、カメラ、LiDAR、レーダー、GPSセンサーを搭載した自動運転車が1日あたり1台あたり4TBのデータを生成する可能性があると推定しています。したがって、ADASソフトウェアをトレーニングするためにセンサーデータを記録および保存したい組織は、生ADASセンサーデータを記録するための強力なシステムを車両に装備する必要があります。

RAW ADASセンサーデータを記録するために使用されるコンピューターシステムは、センサーとカメラからデータを収集するために必要な処理能力を備えている必要があります。データが収集されたら、車両のカメラとセンサーによって生成されるテラバイトのデータを保存するために、エッジコンピューターには大量の高速データストレージが構成されている必要があります。

ADAS記録コンピューターは、一般的なコンシューマーグレードのデスクトップPCには適さない過酷な環境での展開に耐えるように強化されています。さらに、産業用エッジコンピューターは、イーサネットポート、シリアルCOMポート、USB Type-Aポート、およびGPIO（汎用I/O）の組み込みにより、さまざまなデバイスとシステムがインターフェースできる豊富なI/Oを装備しています。さらに、システムはテラバイトのSSD（ソリッドステートドライブ）ストレージまたはHDD（ハードドライブ）ストレージで構成できます。特にADASは1日あたり1台の車両あたり4TBから5TBのデータを生成する可能性があることを考えると、生の高解像度カメラおよびセンサーデータを記録する際には、十分なストレージが必須です。 

ADASデータ記録 

ADASデータ記録コンピューターは、カメラ、LiDAR、レーダー、GPS、および車両バスからの連続的で非圧縮のデータフローを記録できるほど強力でなければなりません。ADASおよび自動運転（AD）用の機械学習および機械ビジョンアルゴリズムのトレーニングに後で使用できるように、すべてのデータを収集する必要があります。ADASおよび自動運転車コンピューターは、多くの場合、テスト車両が路上で提供するセンサーデータを処理、分析、診断し、周囲の環境を記録してADASおよび自動運転車アルゴリズムをトレーニングするために、十分なパフォーマンスを備えている必要があります。 

ADASのデータを記録するのは簡単なことではありません。通常、組織は年間数百万マイルを走行する大規模なテスト車両を保有し、車両が遭遇する可能性のあるすべての道路状況や物体をカバーするために、環境や周囲の状況を記録しています。収集されるデータが多ければ多いほど、またデータが優れていればいるほど、新しい環境やこれまで見たことのない物体に遭遇したときに、トレーニングされたモデルのパフォーマンスは向上します。 

さらに、テスト車両はしばしば氷点下の環境や極端に高温の環境に行くため、車両に搭載されているコンピューティングソリューションは、遭遇する極端な熱と極端な寒さに耐えるのに十分な堅牢性が必要です。そのため、エッジ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で構成されています。車両が温度が50℃に達するモハベ砂漠や、温度が-15℃に達する冬のニューヨークに走行する場合でも、システムは、データ損失や破損を回避しながら、生センサーデータを継続的かつ確実に記録するのに十分な堅牢性を備えています。 

さらに、ADASおよび自動運転車のデータキャプチャコンピューターは、車両のトランクに設置されることが多いため、すべてのセンサーデータをキャプチャするために確実に動作しながら、車両のトランクに収まるほどコンパクトである必要があります。さらに、コンピューターは高速データストレージを備えている必要があります。ADASを可能にする機械学習およびディープラーニングモデルをトレーニングするために必要な実世界のデータをキャプチャするには、1秒あたりギガバイトのデータをドライブに書き込む必要があるためです。 

Premio AIエッジ推論コンピューティングソリューション 

Premioは、複数のCPU、ストレージソリューション、RAM、I/Oポートで構成できるさまざまなAIエッジ推論コンピューティングソリューションを提供しています。これにより、システムは高解像度カメラ、LiDAR、レーダー、自動車バス、および機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニングに使用されるその他のデバイスから非圧縮データを継続的にキャプチャできます。

 

さらに、PremioのAIエッジPCは、ほこり、破片、汚れ、衝撃、振動、極端な温度など、過酷な環境条件に耐えるように強化されており、データ取得と記録タスクの中断なしにシステムを24時間稼働させることができます。 

さらに、AIエッジ推論コンピューティングソリューションは、衝撃や振動に耐えるように設計および構築されており、敏感な内部コンポーネントに損傷を与えることなく、頻繁な衝撃や振動に耐えることができます。実際、Premioのソリューションは、MIL-STD-810Gに準拠した50Gの衝撃耐性と5GRMSの振動耐性を備えています。これにより、軍事規格に準拠した衝撃や振動への曝露を処理するのに十分な能力があります。 

耐衝撃性と耐振動性は、車両に搭載されるコンピューティングソリューションにとって不可欠です。車両は常に移動しており、搭載されているコンピューターを衝撃や振動にさらすからです。一般的なコンピューターは、そのような環境での展開に耐えるように設計も製造もされていません。しかし、Premioのソリューションは、そのような困難な環境に耐えるように特別に設計および製造されています。 

さらに、PremioのAIエッジコンピューティングソリューションは受動冷却されており、システムからファンが取り除かれています。ファンの除去は、システムを冷却するためにヒートシンクを使用して受動冷却に頼らざるを得なかったことを意味します。アクティブ空冷が最高の冷却を提供しますが、ヒートシンクはシステム内部の敏感なコンポーネントからシステムの外側エンクロージャーに熱を移動させる効率的な方法を提供し、それが熱を大気中に放散します。 

とはいえ、ファンの排除により、完全に密閉されたシステムを設計することができました。これにより、ほこりやその他の小さな粒子がシステムに侵入して内部コンポーネントを損傷する可能性がなくなりました。さらに、ファンは電子機器の故障の主要な部品の1つであるため、それらを取り除くことで、一般的に故障するコンポーネントを排除し、システムをより信頼性が高く耐久性のあるものにし、AIエッジコンピューティングソリューションを展開する際のダウンタイムの可能性を減らしました。 

そうは言っても、AIエッジコンピューターをGPUで構成する場合、システムは2つのコンパートメントに分かれます。CPU、RAM、チップセット、ストレージデバイスを収納するメインコンパートメントはファンレスで冷却されますが、GPUを収納するコンパートメントはファンを使用してアクティブ空冷されます。これは、GPUが大量の電力を消費し、したがって大量の熱を生成するためです。ヒートシンクはGPUを冷却するには不十分であるため、ファンを使用してGPUを冷却し、システム内で発生した熱を排出する必要があります。とはいえ、GPUで構成された場合、完全にファンレスではありませんが、GPUを備えたAIエッジコンピューティングソリューションは依然として堅牢であり、完全にファンレスの堅牢なコンピューターが展開できる多くの環境で展開できます。 

さらに、エッジAIコンピューターは、9〜50VDCの幅広い電力入力範囲により、さまざまな電力入力シナリオと互換性のある幅広い電力入力を備えています。また、システムは過電圧保護、サージ保護、逆極性保護を含む多数の電力保護機能を備えています。車両に展開されるソリューションは、異なる電圧の車両バッテリーから給電されることが多いため、幅広い電力入力が必要です。 

さらに、ADASエッジコンピューティングソリューションは、パワーイグニッション管理で構成されています。パワーイグニッション管理は、車両がオンになったことを検出し、システムがブート遅延を開始できるようにします。また、パワーイグニッション管理は、システムがオフになったことを感知し、システムをシャットダウンする前に遅延を開始します。この遅延により、システムは手元のタスクを完了でき、突然のシステムシャットダウンによるデータの損失や破損を組織が回避するのに役立ちます。また、パワーイグニッション管理は、車両がオフになっている間にシステムが車両の電力を消耗するのを防ぎます。 

結論 

結論として、ADASのメーカーが持つデータが多ければ多いほど、先進運転支援システムや自動運転システムをより良く機能させることができます。先進運転支援システムや自動運転システムのメーカーは、後でアルゴリズムをトレーニングするために、データを収集して保存する必要があります。そのためには、高解像度カメラ、センサー、ネットワーク、プロトコル、車両バスによって生成される生データを記録するために、十分なストレージを備え、エッジに展開できる強力なコンピューティングソリューションが必要です。Premioは、特定のプロセッサ、ストレージ、メモリ、さらには接続性を構成できる、さまざまな構成可能なAIエッジ推論コンピューターを提供しています。