自動駕駛車輛資料電腦
在開發、測試和驗證自動駕駛及先進駕駛輔助系統時，我們深知收集、記錄和儲存攝影機與感測器資料至關重要。擁有一部能夠收集和儲存來自高解析度攝影機、雷達、光學雷達、聲納、GPS 和其他感測器所生成資料的自動駕駛車輛資料電腦非常重要，因為這些資料對於訓練可實現 ADAS 和自動駕駛能力的軟體演算法至關重要。Premio 設計和製造自動駕駛車輛及 ADAS 資料電腦，以協助組織收集和儲存攝影機與感測器資料。
對於 AV 和 ADAS 製造商而言，收集和儲存資料極其重要，因為他們擁有的實際資料越多，就越能更好地訓練演算法並提升系統效能。資料是自動駕駛車輛的動力來源，許多自動駕駛車輛製造商都在競相生產最佳的自動駕駛車輛。這是因為車輛必須識別其遇到的所有物體和環境變數，才能安全駕駛。因此，收集盡可能多的資料已成為大多數自動駕駛汽車公司面臨的挑戰，因為各組織必須找到一種能夠收集和儲存由攝影機和感測器產生的大量資料的運算解決方案。
除了配備大量資料儲存空間外，用於收集和儲存自動駕駛車輛 (AV) 資料的電腦必須經過強化，才能在不適合一般消費級桌上型電腦的惡劣環境中部署。
此外，AV 資料電腦必須配備大量高速固態資料儲存空間，以儲存高解析度攝影機和感測器產生的大量資料。需要大量高速資料儲存空間的原因是 AV 每輛車每天產生 4TB 到 5TB 的資料。
因此，擁有一個能夠以產生速度寫入資料並儲存資料的解決方案，對於確保資料妥善保存以訓練機器學習和深度學習 AV 演算法至關重要。資料的收集和儲存對於 ADAS（先進駕駛輔助系統）製造商來說非常重要，因為它用於改進其演算法並使駕駛輔助系統更好、更安全。
Premio 提供自動駕駛車輛資料電腦，能夠連接感測器並儲存大量車輛攝影機和感測器資料。自動駕駛車輛資料記錄器配備豐富的 I/O，提供大量 USB Type-A 連接埠、序列 COM 連接埠、RJ45 和 M12 Gigabit 乙太網路連接埠、RJ45 和 M12 PoE+ 連接埠以及各種其他連接埠，使組織能夠將各種攝影機和感測器連接到資料電腦。此外，自動駕駛汽車資料電腦可以配置數 TB 的固態資料儲存設備，能夠儲存高解析度攝影機和感測器產生所有資料。
此外，Premio 的資料記錄器 PC 經過強化，可部署在不斷移動的車輛和汽車中。Premio 通過配備防震和防震、使用寬溫範圍組件以及被動冷卻來強化其系統。此外，它們還配備了寬廣的功率範圍和電源保護功能。
防震和抗震功能是透過高品質鋁材和重型金屬製成的堅固外殼實現的，可保護敏感的內部元件免受震動、衝擊和碰撞。此外，螺絲和接頭的數量也減少了。透過減少這些元件，我們降低了可能發生故障的零件數量，從而創造出更可靠、更耐用的車載運算解決方案。
此外，為了增加防震和防震功能，您可以選擇僅使用 SSD（固態硬碟）來配置系統。SSD 能夠更好地在車載環境中運作，因為車輛在公共道路上行駛時會經常持續受到震動和震動。這是因為固態硬碟將資料儲存在 NAND 晶片上，與傳統硬碟相比，NAND 晶片更能承受震動和震動。這是因為硬碟具有機械移動部件，當硬碟受到震動和震動時，這些部件會受到物理干擾，從而顯著降低其效能。因此，要建立一個更抗震動和震動的系統，您應該使用 SSD 來配置它。例如，Premio 的某些自動駕駛車輛資料 PC 最多可配備 8 個 8TB 固態 NVMe 硬碟，總共提供 64TB 的高速固態資料儲存空間。
自動駕駛車輛和自駕車產生多少資料？
英特爾估計，自動駕駛車輛每天每輛車可產生 4TB 到 5TB 的資料。自駕車產生如此大量資料的原因是它們配備了高解析度攝影機、光學雷達感測器、雷達、超音波感測器、GPS 以及各種其他感測器，這些感測器不斷向車載電腦傳輸資料。
圖片來源：Synopsys
英特爾估計，攝影機產生 20-60MB/s，雷達產生 10KB/s，光學雷達感測器產生 10-70MB/s，GPS 產生 50KB/s，總計約 131MB/s。您必須記住，有些車輛每天行駛 10 小時。如果計算一下，在 10 小時的駕駛時間內，車輛可以產生 4.7TB 的資料。這些數字並非一成不變，它們會根據攝影機、感測器類型及其解析度而異。也就是說，隨著自駕車上感測器和攝影機數量的增加，車輛產生的資料量也隨之增加。
也就是說，攝影機和感測器是車輛觀察周圍環境的方式。沒有感測器和攝影機，車輛就無法自動駕駛，因為它們將無法感知周圍環境以避免與其他車輛、行人或物體碰撞。因此，感測器和攝影機產生大量資料，需要儲存這些資料以訓練機器學習和深度學習模型。訓練車輛演算法是一個持續的過程，旨在使自駕車比人類駕駛的車輛更安全。擁有最多和最佳資料的公司將能夠開發出最適合自駕車的人工智慧 (AI) 系統。
自動駕駛車輛收集的攝影機和感測器資料有何用途？
自動駕駛車輛收集的攝影機和感測器資料用於訓練部署在車輛中的機器學習和深度學習演算法，使它們能夠識別和分類物體，例如其他車輛、行人、街道名稱、路標、道路標誌、人行道以及車輛通常會遇到的許多其他物體。通常，用於訓練機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 模型的資料越多，演算法在遇到它從未見過的新環境時的表現就越好。
使用資料訓練神經網路 - 來源：Intel
深度學習 (DL) 訓練和機器學習 (ML) 訓練通常在雲端執行，因為它需要大量的處理能力，這使得資料中心成為最佳訓練場所。資料中心擁有大量的處理能力和 GPU，可以顯著加速訓練過程。模型訓練完成後，會部署到車輛中，在那裡它將接觸到它從未見過的環境和條件。接收到大量高品質資料的模型通常會比接收到較少資料的模型表現更好。
自動駕駛車輛資料電腦的主要功能是什麼？
1. 高速固態儲存
自動駕駛車輛會產生大量資料，必須收集並儲存這些資料以改進軟體演算法，從而使自動駕駛車輛能夠更好地自動駕駛，這應該不足為奇。因此，自動駕駛車輛資料 PC 可以配置高達 TB 的固態資料儲存空間，使組織能夠儲存大量攝影機和感測器資料。英特爾估計，自駕車每天產生 4TB 的資料，因此擁有大容量儲存空間有利於儲存數天的感測器和攝影機資料。
也就是說，您所需的資料儲存量取決於您為車輛配置了多少個高解析度攝影機、光學雷達感測器、超音波感測器和雷達感測器。
此外，為自駕車資料電腦配備固態資料儲存而非硬碟資料儲存，可創造出更堅固、耐用且可靠的運算解決方案。這是因為 SSD 比硬碟更能處理震動和震動，因為它們將資料儲存在 NAND 晶片上，而不是硬碟用於儲存資料的旋轉金屬盤片。
當車輛行駛時，儲存裝置會受到震動和震動的影響，SSD 的效能不會受到 HDD 效能受到的影響。因此，如果您正在尋找用於部署在車輛中以儲存感測器和攝影機資料的運算解決方案，您應該選擇配備固態儲存的解決方案。Premio 的自動駕駛車輛資料擷取和儲存電腦使用 SSD，因為它們可以承受高水平的震動和震動。
2. 防塵和防碎屑
自動駕駛車輛資料電腦採用無風扇設計，這使得系統在各種原因下更耐用和可靠。首先，被動冷卻車輛資料儲存電腦使其更可靠，因為它消除了風扇的使用，而風扇是許多電子產品（包括車載資料電腦）的常見故障點。其次，系統中消除了風扇，也消除了對通風口和開口的需求。消除系統中所有通風口和開口，可防止灰塵和其他小顆粒進入系統。這使得系統更可靠，不易發生故障，因為灰塵無法損壞系統的內部元件。
3. 防震抗震
選擇自動駕駛車輛資料運算解決方案時，應尋找具有防震和防震功能的解決方案。Premio 的車輛資料 PC 在設計和製造時就考慮了防震和防震。防震和防震是透過完全無纜線的設計實現的，該設計消除了整個系統中的纜線使用。此外，使用 SSD（固態硬碟）代替機械硬碟 (HDD)，使系統更可靠、更堅固。最後，Premio 減少了螺絲和接頭的數量，減少了可能發生故障的零件數量，使系統更可靠。
4. 寬廣的操作溫度範圍
車輛經常行駛至溫度極端惡劣的地區，因此車載資料擷取電腦必須能夠在極高溫和極低溫下正常可靠地運行，以擷取車載攝影機和感測器資料。因此，車載運算解決方案配備了寬廣的操作溫度範圍，從 -25⁰C 到 60⁰C，使其能夠在車輛經過的大多數環境中運行。因此，無論您駕駛自動駕駛車輛穿越溫度達到 50⁰C 的莫哈韋沙漠，還是在寒冷的紐約冬季，溫度達到 60⁰C 時行駛，車載資料記錄電腦都能可靠且最佳地運行，而無需額外投資硬體來冷卻系統或防止其結冰。
5. 電源輸入相容性
自動駕駛汽車資料管理系統具有寬廣的電源輸入，使我們的系統與各種不同的電源輸入場景相容，包括 24VDC 或 48 VDC 的汽車電池。此外，車載 PC 配備了多種電源保護功能，包括過壓保護、浪湧保護和反極性保護。
6. 電源點火管理
自駕車資料電腦具備點火管理功能，能偵測車輛何時啟動，並向系統發送訊號以延遲啟動。此外，當系統偵測到車輛已關閉時，點火管理會執行延遲關機，讓系統完成任務並安全關閉，避免資料遺失和損壞。此外，點火管理還能防止車載電腦耗盡車輛電源。
7. CANBus 整合
CANBus 是汽車中常用的協定，用於在車輛各元件之間傳遞訊息。自動駕駛車輛資料電腦可以連接 CANBus 網路，以收集車輛資訊，包括車速、引擎轉速、節氣門位置、轉向角、輪胎壓力水平以及各種其他有助於訓練自動駕駛車輛軟體演算法的有用資訊。
8. 有線與無線連接
車輛資料擷取與儲存系統可配置多種連線選項，包括有線乙太網路、Wi-Fi、藍牙、蜂巢式網路和 USB。有線乙太網路可透過 RJ45 或 M12 Gigabit 乙太網路埠取得，提供與路由器和其他使用標準的裝置的極速有線連線。
Wi-Fi 提供超高速無線區域網路連線，組織可根據其特定要求配置連線速度和範圍。值得注意的兩種 Wi-Fi 技術是 Mu-MIMO 和 OFDMA。Mu-MIMO，是多用戶多輸入技術的縮寫，允許車載電腦同時連接多個裝置，並增加網路吞吐量，非常適合高密度網路。OFDMA，是正交分頻多重存取的縮寫，將 Wi-Fi 頻道劃分為較小的頻率分配，允許系統同時與多個客戶端通信。
也就是說，車輛經常在移動，可能需要連接網路。所以，車輛數據採集電腦系統配備了蜂巢式網路連接功能，讓它們可以使用網路來上傳關鍵資訊，並下載可能需要的更新和其他資料。蜂巢式網路連接之所以可行，是因為內建了雙 SIM 卡插槽，讓組織可以新增兩個無線數據營運商以實現冗餘。如果其中一個無線營運商不可用或訊號微弱，設備可以連接到輔助無線營運商，以卸載和上載關鍵數據。
可以新增到車載電腦的最後一個連接選項是藍牙。儘管藍牙無法提供 Wi-Fi 和蜂巢式網路連接所提供的範圍和速度，但它確實提供了可靠而簡單的一對一連接。
結論
自動駕駛車輛是數據驅動的；它們需要大量的數據來訓練和改進駕駛車輛的人工智慧演算法。也就是說，捕捉和儲存車輛感測器和攝影機產生的大量數據對組織來說是多重挑戰。Premio 提供了各種解決方案，可用於收集和儲存自動駕駛車輛攝影機和感測器資訊。Premio 的解決方案經過加固，以承受嚴苛的車輛環境部署，並且配備了大量的告訴數據儲存空間來儲存車輛數據。如果您對我們的自動駕駛車輛數據電腦有任何疑問，請聯繫我們的車載計算專業人員，他們將非常樂意協助您找到符合您特定需求的解決方案。
