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    ADAS

    自動運転車および先進運転支援システム向けデータの収集、保存、管理、分析

    市場概要

    自動運転システムおよび運転支援システム(ADAS)の開発と改良には、様々な高解像度カメラや車両センサーから得られる膨大な実世界データが必要であり、これらを用いて自動運転(AV)および先進運転支援システム(ADAS)のアルゴリズムを学習させる。このデータを取得するには、データをリアルタイムで高速かつ正確に保存・記録できる専用のコンピューティングソリューションが不可欠である。

    Premioは、自動運転車フリートおよびADASデータ展開向けに設計されたAIエッジ推論コンピュータを提供しています。当社のAIエッジ推論コンピュータは、最新のコンピューティング、ストレージ、接続技術を活用し、路上および路外の最も過酷な環境下でも機械学習とリアルタイム推論を高速化します。

    自動運転車用データコンピュータとは何ですか?

    スピードへの渇望。長距離走行を可能にするスケーラブルなハードウェアアクセラレーション

    自動運転車およびADAS(先進運転支援システム)向けデータ収集・保存用コンピュータは、強力なマルチコアプロセッサ、超高速NVMe SSD(ソリッドステートドライブ)ストレージ、グラフィックエンジン、高速接続機能を備え、走行中の車両センサーや高解像度カメラによって生成される膨大な量のデータを処理・保存するように設計されています。テスト車両の導入が進むにつれ、自動運転車メーカーは、テスト走行に向けた安定した開発を確保するために、信頼性の高いコンピューティングソリューションを活用することが不可欠となっています。

    マルチコアプロセッサのパワー

    超高速NVMe SSD

    GPUアクセラレーション

    高速接続

    モジュール式で柔軟なEDGEBoostノード

    Premioの堅牢なコンピューティングソリューションは、ADASとスマートIoTセンサーを搭載した自動運転車から生成されるテラバイト規模のデータを取得、処理、保存することができます。これらの専用設計のコンピューティングソリューションは、データ収集、テスト走行距離の記録、車載展開のためのIoTセンサー検証など、自動運転車の開発に役立ちます。
    EDGEBoostノードの詳細

    ADASおよび自動運転車用データ記録コンピュータ

    ADASおよびAVコンピューティングソリューションの主な機能は、高解像度カメラ、レーダー、ライダー、GPS、車載ネットワーク、および車両群から生成される生データを記録することです。貴重なデータは収集、集約され、さらなる分析のためにシステムからオフロードされます。インテリジェントなアルゴリズムはこのデータを使用してニューラルネットワークをトレーニングし、よりスマートで安全な車両を実現します。AIエッジ推論コンピュータをデータ取得に使用することで、自動運転車メーカーは車両の自律化の各段階におけるインテリジェンスを追跡し、改善することができます。

    詳細はこちら

    データパイプラインの3つの段階
    コネクテッドカーとテスト車両はどのようにデータを使用するか

    データ取り込み段階

    車両に搭載された様々なセンサーからの混合データで構成され、生データの保存が必要。1秒あたりの入出力数(IOPS)

    データ処理段階

    取り込み段階からのデータはメタデータタグ付けのために処理されますが、そのためにはストレージデバイスからのランダムI/O性能が必要です。

    データトレーニング段階

    トレーニング段階では、トレーニング用のデータを使用し、低遅延かつストレージメディアからのランダム読み取りスループットを実現する堅牢なコンピューティングソリューションと組み合わせた高性能GPUに依存しています。

    ADASコンピュータがセンサーデータを取得する方法についてもっと詳しく知ろう

    エッジにおける推論とトレーニングのメリット

    自動運転車の未来には、膨大なデータが不可欠です。新しく登場するソリューションは、高性能コンピューティングに必要なインフラストラクチャを提供するとともに、インテリジェントなトレーニングモデルの円滑な展開を可能にします。AIエッジ推論コンピュータは、データロギングと取得、リアルタイム処理による推論分析、そしてエッジでの機械学習モデル実行といった課題を解決することで、自動運転車の開発を加速させます。

    • カメラ、レーダー、ライダー、ソナー、GPS、CANネットワークなど、さまざまなデバイスから貴重なデータを収集し、ニューラルネットワークのトレーニングをさらに強化する。
    • 機械学習アルゴリズムをIoTセンサーの近くに配置することで、より優れた洞察とインテリジェンスを実現します。
    • 専用設計のハードウェアアクセラレーションにより、低遅延の結果とリアルタイムの意思決定を実現します。

    推論とAIモデリングについてもっと詳しく知る

    • 深層学習のトレーニングと深層学習の推論
    • 推論分析とは何か

    自動運転車およびADAS向けの人気センサー技術

    画像レーダー

    マルチコアコンピューティング

    LiDAR

    完全統合型マイクロコントローラユニット

    必須要件
    AV/ADASデータ収集および保存用コンピュータ

    強力なマルチコア処理

    ADAS(先進運転支援システム)および自動運転車向けコンピューティングソリューションは、強力なマルチコアプロセッサを搭載しており、様々なセンサーや高解像度カメラから得られるテラバイト規模のデータを処理・計算するのに十分な処理能力をシステムに提供します。
    ハードウェアアクセラレータについてもっと詳しく知る

    高速ストレージ

    高解像度カメラやセンサーは、車両1台あたり1日約4TB以上のデータを生成します。このような膨大なデータ量に対応するため、車載コンピューティングソリューションには、高性能かつ低遅延を実現する大容量・高速SSDストレージオプションが不可欠です。最新のストレージ技術は、驚異的な速度で様々なランダムIOPSに対応する、耐久性に優れた読み書きオプションを提供します。
    NVMeについてもっと詳しく知る

    豊富なI/O

    コンピューティングソリューションは、さまざまなセンサーからのデータを記録するために、複数のインターフェースをサポートする必要があります。そのため、ADASおよびAVコンピューターには、USB Type-Aポート、シリアルCOMポート、ギガビットイーサネットポート、PoE+ポート、GPIO、ビデオ出力ポートなど、多数のI/Oポートが装備されており、センサー、カメラ、車両バス、ネットワークへの接続を可能にしています。
    産業用I/Oポートについて詳しくはこちらをご覧ください

    豊富な接続性

    ADASおよびAVコンピューティングソリューションは、ギガビットイーサネット、10ギガビットイーサネット、Wi-Fi 6、セルラー4G、LTE、5G接続などの有線および無線接続技術を備えています。複数の接続オプションにより、コンピューティングソリューションはインターネットに接続したまま、ミッションクリティカルなデータをクラウドにオフロードしたり、システムが無線でアップデートを受信したりすることが可能になります。
    ワイヤレス技術についてもっと詳しく知る

    CANバスのサポート

    ADASおよびAVの記録用コンピュータは、車両バスやネットワークから車両データを記録するためのCANバスサポートを備えています。CANバスから記録されるデータには、車速、エンジン回転数、車輪速度、操舵角など、車両に関するリアルタイムの洞察と貴重な情報を提供するさまざまな豊富なデータが含まれます。
    CANバスネットワークとテクノロジーについてもっと詳しく知ろう

    堅牢な設計

    ADAS(先進運転支援システム)および自動運転車のデータ記録用コンピュータは、衝撃、振動、極端な温度、粉塵、その他の環境的課題にさらされる過酷な車両展開環境に耐えられるように設計されています。
    エッジコンピューティングに必要なハードウェア要件について詳しくはこちらをご覧ください。

    堅牢なエッジコンピュータにPremioを選ぶ理由

    • Premioは、ADAS(先進運転支援システム)および自動運転車のアルゴリズムの開発と改善に必要なデータを収集・保存できる、車載専用ソリューションを提供しています。
    • x86コンピューティング能力、ストレージ、豊富なI/O、高速接続性を備えた産業用コンピューティングソリューションに関する30年以上にわたる幅広い設計経験
    • 米国におけるグローバルなターンキー製造およびサポートインフラストラクチャにより、ADASデータ収集・保存ソリューションおよび自動運転車データ収集・保存ソリューションの導入を加速します。
    • ADASコンピューティングソリューションおよび自動運転車データ収集・保存ソリューションに必要なコンピューティング能力、ストレージ要件、接続性に関する深い理解。
    • 北米市場における車両搭載型堅牢産業用コンピュータの規制試験およびコンプライアンス。
    詳細はこちら

    よくある質問

    自動運転車は、高解像度カメラ、レーダー、ライダー、超音波センサー、GPSなどのセンサーを用いて周囲の状況を認識します。そして、これらのセンサー情報に基づいて、安全な走行のためにナビゲーション、障害物の回避、道路標識などのマーカーの読み取りを行います。しかし、アルゴリズムが車両を安全に誘導するためには、AIモデルを訓練するための膨大な量のデータを収集・保存する必要があります。データの収集と保存には、センサーやカメラに接続し、データを処理・保存できる高性能で堅牢なコンピュータが不可欠です。保存されたデータは、後で自動運転車を誘導する機械学習モデルや深層学習モデルの訓練に使用されます。
    ADAS記録ソリューションの目的は、収集したデータを収集、保存し、中央データセンターに転送することです。そこで、収集したデータは、強力なデータセンターコンピュータを使用してAIアルゴリズムをトレーニングするために使用できます。
    ADAS(先進運転支援システム)とは、その名の通り、運転や駐車を支援する電子システムです。多くの場合、これらのシステムは、車両を安全に運転・駐車するために学習させる必要のあるソフトウェアアルゴリズムに基づいています。ADASアルゴリズムの学習には、実際のデータをニューラルネットワークに入力する必要があります。ニューラルネットワークに入力されるデータが多いほど、車両の運転精度は向上します。
    収集されたADAS(先進運転支援システム)およびAV(自動運転車)データは、車両運転に使用される深層学習および機械学習モデルのトレーニングに利用されます。
    インテルは、カメラ、レーダー、ソナー、ライダー、GPUを搭載した自動運転車は、1日に最大4,000GB(4TB)ものデータを生成できると推定している。1台の自動運転車が生成するデータ量は、3,000台の自動運転車が1日に生成するデータ量を上回る。
    最高レベルの自動運転であるレベル5は、車両が人間の介入なしに完全に自律走行できる必要があるため、最も多くのデータを必要とします。これは、車両を正確かつ安全に運転するためのアルゴリズムを訓練するために大量のデータが必要となるためです。自動運転のさまざまなレベルについて詳しくはこちら
    ADASコンピュータやAVコンピュータで記録されたデータは、イーサネット、Wi-Fi 6、またはセルラー接続を介してクラウドにアップロードできます。しかし、カメラやセンサーによって生成されるデータは1日あたり最大4TBにも達するため、組織にとって最善の解決策は、ドライブを手動で取り外し、データを中央コンピュータシステムに手動でオフロードすることです。テラバイト規模の情報をクラウドにアップロードするには、Wi-Fiやセルラー接続では時間がかかりすぎるため、手動でのオフロードが一般的です。

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