ADAS 和自动驾驶

开发和部署高级驾驶员辅助和自动驾驶车辆系统需要收集、存储和管理海量数据的能力,需要使用高性能计算容量和先进的深度学习框架,还要有能力实时处理车辆中的本地规则和事件。

AWS 可以为高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶车辆的开发和部署提供一整套支持服务。AWS 拥有几乎无限的存储和计算容量,支持 Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架,可以加快您的算法的训练和测试速度。AWS IoT Greengrass 提供边缘计算及机器学习推理功能,可以实时处理车辆中的本地规则和事件,同时最大限度地降低向云传输数据的成本。

TuSimple 使用 AWS 构建具有行业领先感知距离的 L4 自动驾驶系统。
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    热门主题

    Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc 在短短两个月内使用 AWS 无服务器架构开发了一个自动地图生成平台

    “在创建开放式自动地图生成平台的过程中,AWS 服务的可快速开发且可轻松扩展的特点发挥了根本作用。我们计划让丰田汽车和第三方合作伙伴都使用该平台。” 

    – Mandali Khalesi,Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc. | 自动驾驶副总裁

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    Voyage 是一家位于硅谷的自动驾驶汽车 (AV) 初创公司,它正在构建技术和服务,旨在从退休社区开始将自动驾驶交通带给最需要的人。为了开发、管理和加速其 AV 开发流程,Voyage 一直在与 Applied Intuition (Applied) 和 Amazon Web Services (AWS) 展开合作。利用部署在 AWS 上的 Applied 解决方案,Voyage 能够快速测试和迭代数百种驾驶场景和数千种排列。这使他们能够调试和验证其自主软件,同时还可以确保代码更改具有累加性,并保持其 AV 堆栈的整体功能。结果,Voyage 降低了验证软件修复所需的代价高昂的道路测试,并将 AV 开发周期缩短了 25%。这反过来又使 Voyage 在不到两年的时间里迅速扩大了运营规模 — 从圣何塞拥有 4000 名居民的退休社区到佛罗里达州拥有 125000 名居民的退休城市。
     
    “我们可以访问由 Applied Intuition 和 AWS 提供支持的全球最好的模拟环境。我们会对每个代码更改测试数百种场景和数千种排列。将工程速度提高 10 倍的方法并不多,但这就是其中一种。”
     
    - Voyage 联合创始人兼首席执行官 Oliver Cameron

使用案例

  • AV 开发
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  • 无人驾驶汽车开发

    AWS 提供高度可扩展的存储和计算服务以及先进的深度学习框架,让用户可以采集、接收、存储和分析自动驾驶车辆的数据,为自动驾驶车辆的全面开发提供支持。

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案例研究和资源

Lyft

Lyft 使用 Amazon EC2 Spot 实例来改进自动驾驶系统的性能和安全性,从而提高模拟能力并降低成本。

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TuSimple

TuSimple 使用在 AWS 上用 Apache MXNet 开发的复杂的深度学习算法来构建自动驾驶平台。TuSimple 使用 AWS 模拟过数十亿英里的驾驶里程。

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HERE

HERE 利用 AWS 平台的可扩展性、可靠性和全球影响力,向全球客户提供高清实时地图和联网汽车解决方案。

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Toyota Research Institute

Toyota Research Institute 使用 Amazon EC2 P3 实例来有效处理他们收集的大量数据,从而帮助加快其自动驾驶系统的开发速度。

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nuTonomy

nuTonomy 开发软件,用于生产自动驾驶汽车和自主移动机器人。AWS 让他们能够快速预置计算资源、部署新功能并按需添加 IT 资源。

 

Momenta

Momenta 用于构建自动驾驶大脑。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高度精确的地图以及驾驶决策算法。Momenta 的产品包括不同级别的自动驾驶解决方案和派生的大数据服务。

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