Une nouvelle approche de la simulation devrait révolutionner la formation et l'essai des véhicules autonomes
- Le nouveau logiciel est utilisé avec succès par le fournisseur mondial de premier niveau DENSO et par le fournisseur de technologies pour véhicules autonomes Ambarella.
- Le logiciel rFpro génère un grand nombre de données de formation de haute qualité pour une fraction du coût de l'annotation manuelle traditionnelle.
- Le nouveau logiciel est 10 000 fois plus rapide que l'annotation manuelle et exempt d'erreurs.
- La solution logicielle évolutive permet aux clients d'étendre leur production de données en fonction de leurs besoins.
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La société britannique rFpro, spécialisée dans la simulation de conduite, a mis au point un moyen de réduire les coûts matériels associés à la simulation à grande échelle. Ce développement révolutionnaire pourrait permettre à l'industrie de ne plus dépendre de l'annotation manuelle des données d'essai créées image par image, ce qui est à la fois chronophage et source d'erreurs.
" Actuellement, de nombreux acteurs du domaine des véhicules autonomes emploient une armée de personnes pour annoter manuellement chaque image d'une vidéo, d'un point LiDAR ou d'un retour radar afin d'identifier les objets de la scène (tels que les autres véhicules, les piétons, les marquages routiers et les feux de circulation) pour créer des données d'entraînement ", a déclaré Matt Daley, directeur général de rFpro. "Cette nouvelle approche de rFpro offre un moyen numérique et rentable de créer les mêmes données complètement sans erreur et 10 000 fois plus rapide par rapport à l'annotation manuelle, qui prend environ 30 minutes par image avec un taux d'erreur de 10%. Ce changement d'étape permettra à l'apprentissage profond de réaliser son potentiel, car il réduit considérablement le coût et le temps de génération de données d'entraînement utiles."
rFpro appelle cette nouvelle approche le Data Farming et la compare au Render Farming, qui a révolutionné l'économie de l'animation populaire. Elle permet aux clients de constituer des ensembles de données complets qui couvrent l'ensemble du système du véhicule, où chaque capteur est simulé en même temps. Les données sont synchronisées entre tous les capteurs, même avec les conceptions matérielles les plus complexes. C'est essentiel lorsque les clients utilisent la fusion de capteurs pour rassembler les données, par exemple celles de plusieurs caméras stéréo HDR 8K, de capteurs LiDAR et de capteurs radar en même temps."
Le Data Farming est déjà utilisé par des clients existants, dont DENSO ADAS Engineering Services, fournisseur mondial de premier niveau. "Grâce au Data Farming de rFpro, nous pouvons créer un grand nombre de scénarios de conduite, ce qui permet de générer de très grandes variations dans les scènes, tout en investissant dans une seule plateforme ", a déclaré Francisco Eslava-Medina, chef de projet chez DENSO ADAS. "Cela nous permet de générer rapidement et de manière rentable la grande quantité de données d'entraînement de qualité qui est essentielle pour certaines phases de développement de produits des technologies de vision par ordinateur, notamment pour les réseaux neuronaux de nos technologies de véhicules autonomes."
Cette nouvelle approche permet aux clients de commencer avec un seul PC pour effectuer une simulation complexe impliquant plusieurs capteurs. "Les simulations ne doivent pas nécessairement être exécutées en temps réel, ce qui offre à l'utilisateur une certaine souplesse quant à la puissance de calcul requise", ajoute M. Daley. "Pour les ingénieurs, cela permet d'entrer dans le cadre d'un budget départemental typique, au lieu de nécessiter l'approbation de la direction. Les données de formation et de test de haute qualité sont désormais beaucoup plus accessibles." Data Farming est entièrement extensible, ce qui permet aux clients de s'étendre sur plusieurs ressources matérielles lorsqu'ils sont prêts à accélérer leur production de données.
Un autre client qui a utilisé avec succès Data Farming est Ambarella, un fournisseur de technologies de véhicules autonomes de premier plan. "Le logiciel présente un changement radical dans la création de données de formation et accélère déjà le développement de nos systèmes de véhicules autonomes", a déclaré Alberto Broggi, directeur général de la division d'Ambarella en Italie. " L'apprentissage profond et l'IA sont essentiels à l'adoption réussie des véhicules autonomes. Il n'est peut-être pas raisonnablement possible d'atteindre le niveau requis uniquement en utilisant des ensembles de données annotées manuellement. Le Data Farming va transformer la façon dont l'industrie développe les véhicules autonomes".
REGARDEZ NOTRE VIDÉO ICI qui explique comment le Data Farming vise à révolutionner l'industrie des véhicules autonomes.
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