AWS IoT FleetWise – Häufig gestellte Fragen

AWS IoT FleetWise ist ein verwalteter Service, mit dem Sie effizient Fahrzeugdaten sammeln und in der Cloud organisieren können, um Erkenntnisse über Ihre Fahrzeugflotte(n) zu gewinnen. Sie können die von AWS IoT FleetWise übertragenen Daten nutzen, um Ihnen zu helfen, den Zustand der Fahrzeugflotte zu analysieren, um schnell mögliche Wartungsprobleme zu identifizieren, Infotainment-Systeme im Fahrzeug aufzurüsten oder mit Analyse und Machine Learning (ML) Modelle für das autonome Fahren und Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu verbessern.

AWS IoT FleetWise beseitigt die Komplexität bei der Erfassung von Daten aus Fahrzeugflotten nach Maß. Mit der virtuellen Fahrzeugmodellierung können Sie ein gemeinsames Datenformat für alle Fahrzeugmarken, -modelle und -komponenten erstellen, das eine optimierte flottenweite Datenanalyse in der Cloud ermöglicht.

AWS IoT FleetWise hilft Ihnen auch, Fahrzeugdaten intelligenter zu erfassen, wodurch Sie Zugang zu mehr nützlichen Daten in der Cloud erhalten. Sie können die Datenrelevanz verbessern, indem Sie zeit- und ereignisbasierte Datenerfassungskampagnen erstellen, die genau die Daten an die Cloud senden, die Sie benötigen.

Melden Sie sich zunächst bei der AWS-Managementkonsole an. Schauen Sie sich als Nächstes die Dokumentation für die ersten Schritte an, die auf der Registerkarte Dokumentation auf dieser Seite aufgeführt ist. Beginnen Sie nun mit der Entwicklung mit AWS IoT FleetWise, indem Sie Ihr Fahrzeug modellieren und Datenerfassungskampagnen definieren.

Die Edge-Agent-Referenzimplementierung von AWS IoT FleetWise kann auf den meisten eingebetteten Linux-basierten Plattformen ausgeführt werden. Beispiele für Referenzhardware, auf die die Edge Agent Reference Implementation portiert wurde, finden Sie auf der Partnerseite. Anstatt Hardware zu beschaffen, enthält das Entwicklerhandbuch Anweisungen zur Einrichtung einer virtuellen Umgebung mithilfe einer Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) -Instance, die von AWS Graviton2 betrieben wird.

Die Portierung Ihres Edge Agent auf Ihre Zielhardware ist ein unkomplizierter Prozess. Für den Einstieg finden Sie Portierungsinformationen auf der Edge Agent GitHub-Seite, die den Zugriff auf den Quellcode, Plattformunterstützung, Informationen zur Build-Abhängigkeit und andere Ressourcen umfasst. Weitere Informationen finden Sie im Edge Agent-Handbuch, das in der Konsole verfügbar ist.

Daten, die über AWS IoT FleetWise erfasst und aufgenommen werden, werden direkt in Ihr Speicher-Repository wie Amazon Timestream oder Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) übertragen. Sie besitzen und kontrollieren von AWS IoT FleetWise gesammelten Daten.

AWS IoT FleetWise sammelt und transportiert Daten, die von herkömmlichen CAN-basierten Fahrzeugsensoren (z. B. Motortemperatur oder Kraftstoffdruck) sowie von Fahrzeugsubsystemen erfasst wurden, zu denen Bildsensoren wie Kameras, Radare und Lidars gehören.

Ein Fahrzeugmodell ist eine digitale Darstellung der Sensoren und Signale Ihres Fahrzeugs. Sie können diese Modelle so einfach oder detailliert gestalten, wie Sie möchten. Die Verwendung des virtuellen Fahrzeugmodells als Vorlage für AWS IoT FleetWise ermöglicht es Ihnen, Fahrzeuge nach gemeinsamen Attributen (wie „Anzahl der Türen“) in Kampagnen zu organisieren und dann einheitliche Erfassungsparameter für Ihre vielfältige Fahrzeugflotte festzulegen. Fahrzeugmodelle können Ihnen dabei helfen, Sensor- und Signaldefinitionen für mehrere Anbieter zu erstellen und zu teilen. Detaillierte Informationen finden Sie im AWS IoT FleetWise Developer Guide.

Definieren Sie die Fahrzeugdaten, die Sie sammeln möchten, indem Sie einfache, regelbasierte Anweisungen über die AWS IoT-FleetWise-Konsole schreiben. AWS IoT FleetWise sendet diese Anweisungen aus der Cloud an Ihre Fahrzeuge, und Ihr Edge Agent sammelt und überträgt die Daten entsprechend den Anweisungen. Detaillierte Informationen finden Sie im AWS IoT FleetWise Developer Guide.

Sie können AWS IoT FleetWise in Ihre bestehenden Implementierungen von AWS-Services integrieren, wie AWS IoT Core und Amazon Timestream. Um die Integration mit Ihrer spezifischen Architektur oder andere Integrationsoptionen mit AWS IoT FleetWise zu besprechen, wenden Sie sich an unser Vertriebsteam.

Im Entwicklerhandbuch erfahren Sie mehr über die wichtigsten Konzepte und Anweisungen zur Nutzung des Dienstes.

In der API-Referenz erfahren Sie ausführlich über API-Operationen und sehen Beispielanfragen, Antworten und Fehler für die unterstützten Web-Services-Protokolle.

Die Edge Agent GitHub-Seite umfasst den Zugriff auf den Quellcode, Plattformunterstützung, Informationen zu Build-Abhängigkeiten und andere Ressourcen.

• Amazon Timestream ist eine schnelle, skalierbare und serverlose Zeitreihendatenbank. Sie können Amazon Timestream verwenden, wenn Sie Daten nahezu in Echtzeit in ein Dashboard einspeisen müssen, um den aktuellen Fahrzeugstatus wiederzugeben.
• Amazon S3 ist ein Objektspeicher-Service mit branchenführender Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung. Sie können es verwenden, wenn Sie ein Szenario haben, in dem Fahrzeugdaten über einen bestimmten Zeitraum stapelweise verarbeitet und analysiert werden müssen. Zum Beispiel bei der Überwachung des Fahrverhaltens, der Verfolgung von Infotainment-Interaktionen oder der Erstellung besserer langfristiger Wartungspläne für Elektrofahrzeugflotten.

Nein. Um den Speicherort zu ändern, müssen Sie eine neue Kampagne erstellen und Amazon S3 auswählen.

Um Daten des Bildverarbeitungs mithilfe von AWS IoT FleetWise zu sammeln, muss Ihre Fahrzeughardware Datensignale über die ROS2-Middleware (Robotic Operating System 2) an Ihren Edge Agent senden. CAN-basierte Sensoren können weiterhin Signale über den CAN-Bus senden. Im Jahr 2024 planen wir, zusätzliche Middleware zu unterstützen.

Mit Amazon Kinesis Video Streams können Sie Video- und Audiodaten direkt von Kamerasensoren zur Speicherung, Wiedergabe und Analyse an AWS senden. Mit Kinesis Video Streams können Kunden sowohl kontinuierliches als auch ereignisbasiertes Streaming konfigurieren. Mit dem neuen Kinesis Video Streams Edge Agent können Sie Video- und Audiodaten von Kameras lokal aufnehmen und speichern und Medien nach einem definierten Zeitplan zur langfristigen Speicherung und Wiedergabe an die Cloud senden. Darüber hinaus können Sie mithilfe von Kinesis Video Streams mit WebRTC die On-Demand-Anzeige von Kameramedien in Echtzeit aktivieren.

Mit den Daten des Bildverarbeitungssystems von AWS IoT FleetWise können Sie Daten von Fahrzeug-Bildverarbeitungs-Subsystemen und Middleware wie Kameras, Radar- und Lidargeräten erfassen. In der Cloud können Sie Fahrzeugsensoren und Untersysteme modellieren und Kampagnen definieren, mit denen Sie nur die Daten erfassen, die Sie benötigen (z. B. nur 5 Sekunden vor und nach einer Vollbremsung). Der Service synchronisiert und organisiert automatisch strukturierte und unstrukturierte Daten des Bildverarbeitungssystems, Metadaten und Standardsensoren (Telemetriedaten) und ermöglicht es Ihnen, Experimente durchzuführen, Machine-Learning-Modelle zu erweitern und Simulationen zu verbessern.

Sie werden Ihre Fahrzeuge zunächst in der Cloud modellieren und bereitstellen. AWS IoT FleetWise bietet Skripte, mit denen Sie Ihre Signale im ROS2-Format in den Signalkatalog importieren und einen Decoder erstellen können, mit dem Ihr Edge Agent diese Signale analysieren kann. Sie werden auch in der Lage sein, CAN-Signale zu importieren und deren Decoder zu spezifizieren, genau wie Sie es heute können.

Als Nächstes führen Sie eine Datenerfassungskampagne durch. Sie können zeit- oder ereignisbasierte Kampagnen erstellen und sowohl CAN-Signale als auch ROS2-Signale in derselben Kampagne sammeln. Ihr Edge Agent sammelt auf der Grundlage der Kampagnenparameter Daten von der entsprechenden Fahrzeug-Middleware oder dem Netzwerk (ROS2/CAN). Sowohl strukturierte (Objektliste, Sensormetadaten, Fahrzeug-ID) als auch unstrukturierte (Bild- oder Videoframes) Daten werden an die Cloud gesendet.

AWS IoT FleetWise organisiert die Daten automatisch, indem Zeitstempel und andere Metadaten (Event-ID, Kampagne, Fahrzeug) hinzugefügt werden. Strukturierte Daten werden zur einfachen Referenz mit entsprechenden unstrukturierten Daten verknüpft, die in Amazon S3 gespeichert sind. Kunden können andere AWS-Services wie AWS Glue und Amazon Athena verwenden, um ihre Datensätze zu kombinieren und ihre Daten abzufragen.