Ein neuer Simulationsansatz soll die Ausbildung und Prüfung autonomer Fahrzeuge revolutionieren
- Die neue Software wird bereits erfolgreich von dem globalen Tier1-Zulieferer DENSO und dem führenden Anbieter von Technologien für autonome Fahrzeuge Ambarella eingesetzt.
- rFpro-Software generiert große Mengen hochwertiger Trainingsdaten zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher manueller Annotation
- Neue Software ist 10.000 Mal schneller als manuelle Beschriftungen und fehlerfrei
- Skalierbare Softwarelösung ermöglicht Kunden, ihre Datenproduktion nach Bedarf zu erweitern
Dieses Video ist auch auf Deutsch und Japanisch verfügbar.
Das im Vereinigten Königreich ansässige Fahrsimulationsunternehmen rFpro hat ein Verfahren entwickelt, mit dem die Hardwarekosten für groß angelegte Simulationen gesenkt werden können. Die bahnbrechende Entwicklung hat das Potenzial, die Abhängigkeit der Industrie von der manuellen Kommentierung von Testdaten zu beenden, die Frame für Frame erstellt wird, was sowohl zeitaufwändig als auch fehleranfällig ist.
"Derzeit beschäftigen viele Akteure im Bereich der autonomen Fahrzeuge ein Heer von Mitarbeitern, die jedes Einzelbild eines Videos, eines LiDAR-Punkts oder eines Radarrücklaufs manuell kommentieren, um Objekte in der Szene (wie andere Fahrzeuge, Fußgänger, Straßenmarkierungen und Verkehrssignale) zu identifizieren und Trainingsdaten zu erstellen", so Matt Daley, Geschäftsführer von rFpro. "Dieser neue Ansatz von rFpro bietet eine digitale, kosteneffiziente Möglichkeit, dieselben Daten völlig fehlerfrei und 10.000-mal schneller zu erstellen als die manuelle Annotation, die etwa 30 Minuten pro Bild mit einer Fehlerquote von 10 % dauert. Dieser Schritt wird es dem Deep Learning ermöglichen, sein Potenzial voll auszuschöpfen, da er die Kosten und den Zeitaufwand für die Erstellung nützlicher Trainingsdaten erheblich reduziert."
rFpro nennt den neuen Ansatz Data Farming und vergleicht ihn mit Render Farming, das die Wirtschaftlichkeit populärer Animationen revolutioniert hat. Es ermöglicht den Kunden, komplette Datensätze zu erstellen, die das gesamte Fahrzeugsystem abdecken, wobei jeder Sensor gleichzeitig simuliert wird. Die Daten werden über alle Sensoren hinweg synchronisiert, selbst bei den komplexesten Hardware-Designs. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn Kunden die Sensorfusion einsetzen, um Daten zusammenzuführen, zum Beispiel von mehreren 8K-HDR-Stereokameras, LiDAR- und Radarsensoren gleichzeitig."
Data Farming wird bereits von bestehenden Kunden genutzt, darunter der globale Tier1-Lieferant DENSO ADAS Engineering Services. "Mit Data Farming von rFpro können wir eine große Anzahl von Fahrszenarien erstellen, die es uns ermöglichen, sehr große Variationen von Szenen zu erzeugen, und das alles durch die Investition in eine einzige Plattform", sagte Francisco Eslava-Medina, Projektmanager bei DENSO ADAS. "So können wir schnell und kostengünstig die große Menge an hochwertigen Trainingsdaten erzeugen, die für bestimmte Produktentwicklungsphasen von Computer-Vision-Technologien, insbesondere für neuronale Netze für unsere autonomen Fahrzeugtechnologien, unerlässlich sind."
Der neue Ansatz erlaubt es den Kunden, mit einem einzigen PC zu beginnen und eine komplexe Simulation mit mehreren Sensoren durchzuführen. "Die Simulationen müssen nicht in Echtzeit ausgeführt werden, was dem Benutzer Flexibilität bei der benötigten Rechenleistung bietet", fügte Daley hinzu. "Für Ingenieure ist dies ein typisches Abteilungsbudget und erfordert keine Genehmigung durch die Geschäftsleitung. Qualitativ hochwertige Schulungs- und Testdaten sind jetzt viel leichter zugänglich. Data Farming ist vollständig skalierbar, so dass Kunden ihre Datenproduktion auf mehrere Hardwareressourcen ausdehnen können, wenn sie dazu bereit sind, diese zu beschleunigen.
Ein weiterer Kunde, der Data Farming erfolgreich eingesetzt hat, ist Ambarella, ein führender Anbieter von Technologien für autonome Fahrzeuge. "Die Software stellt eine radikale Veränderung bei der Erstellung von Trainingsdaten dar und beschleunigt bereits die Entwicklung unserer autonomen Fahrzeugsysteme", sagte Alberto Broggi, General Manager der Ambarella-Abteilung in Italien. "Deep Learning und KI sind entscheidend für die erfolgreiche Einführung autonomer Fahrzeuge. Es ist möglicherweise nicht möglich, den erforderlichen Standard allein durch die Verwendung von manuell kommentierten Datensätzen zu erreichen. Data Farming wird die Art und Weise, wie die Industrie autonome Fahrzeuge entwickelt, verändern".
Sehen Sie sich HIER UNSER VIDEO an, in dem erklärt wird, wie Data Farming die autonome Fahrzeugindustrie revolutionieren will.
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