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AWS IoT FleetWise

Funktionen von AWS IoT FleetWise

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Mit AWS IoT FleetWise können Sie Fahrzeugdaten sammeln und in der Cloud organisieren, so dass die Daten leichter zu analysieren und in Anwendungen zu verwenden sind.

AWS IoT FleetWise unterstützt Sie bei der effizienten Übertragung von Daten in die Cloud mithilfe intelligenter Datenerfassungsfunktionen. Mit diesen Funktionen können Sie die Menge der übertragenen Daten reduzieren, indem Sie auf der Grundlage konfigurierbarer Parameter (z. B. Fahrzeugtemperatur, Geschwindigkeit oder Marke und Modell) Regeln für die Erfassung und Übertragung von Daten festlegen.

Sobald die Daten in der Cloud sind, können Sie sie für Anwendungen nutzen, die den Zustand der Fahrzeugflotte analysieren. Diese Analyse kann Ihnen helfen, potenzielle Wartungsprobleme schneller zu erkennen oder Infotainment-Systeme im Fahrzeug intelligenter zu gestalten. Sie können die Daten auch in Machine Learning (ML)-Modelle einspeisen, die fortschrittliche Technologien wie das autonome Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) verbessern.

Mit AWS IoT FleetWise können Sie ganz einfach Daten von Fahrzeugsichtsystemen wie Kameras, Radars und Lidars sammeln und organisieren. Sowohl strukturierte (Objektliste, Sensor-Metadaten, Fahrzeug-ID) als auch unstrukturierte (Bilder, Video) Daten des Bildverarbeitungssystems, Metadaten (Ereignis-ID, Kampagne, Fahrzeug) und Standardsensoren (Telemetriedaten) werden automatisch in der Cloud synchronisiert, was es Ihnen erleichtert, ein Gesamtbild der Ereignisse zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Bei der Erfassung der Daten des Bildverarbeitungssystems mit AWS IoT FleetWise können Sie die Features und Schnittstellen nutzen, die Sie bereits zur Erfassung von Telemetriedaten verwenden. Beginnen Sie mit AWS, indem Sie die Vision-Sensoren eines Fahrzeugs zusammen mit seinen Attributen und Standardsensoren definieren und modellieren. Ihr Edge Agent für AWS IoT FleetWise, der im Fahrzeug bereitgestellt wird, sammelt Daten von standardmäßigen CAN-basierten Fahrzeugsensoren (Motortemperatur, Kraftstoffdruck) sowie von Fahrzeugsubsystemen, die Bildsensoren wie Kameras, Radar und Lidar umfassen. Sie können dieselbe ereignis- oder zeitbasierte Datenerfassungskampagne verwenden, um Datensignale sowohl von Standardsensoren als auch von Bildverarbeitungssystemen zu sammeln.

In der Cloud sehen Sie eine einheitliche Ansicht Ihrer definierten Fahrzeugattribute und anderer Metadaten, Telemetriedaten und strukturierter Daten des Bildverarbeitungssystems mit Links zur Anzeige unstrukturierter Daten des Bildverarbeitungssystems in Amazon S3. Zeitstempel sowie Kampagnen- und Ereigniskennungen sorgen dafür, dass Daten automatisch über verschiedene Formate hinweg synchronisiert werden, was ihre Verwendung in nachgeschalteten Anwendungen und Analysen vereinfacht.

Verwenden Sie AWS IoT FleetWise, um virtuelle Darstellungen von Fahrzeugen in der Cloud zu erstellen und ein gemeinsames Datenformat anzuwenden, um Fahrzeugattribute, Sensoren und Signale zu strukturieren und zu kennzeichnen. AWS IoT FleetWise standardisiert die Fahrzeugdatenmodellierung mithilfe der Vehicle Signal Specification (VSS), sodass ein Signal wie Geschwindigkeit immer als „vehicle_speed“ dargestellt und in Kilometern pro Stunde (km/h) gemessen wird. Sobald das Fahrzeug modelliert ist, laden Sie eine Fahrzeugnetzwerkdatei hoch, z. B. eine CAN-Datenbankdatei (DBC), und AWS IoT FleetWise liest die einzigartigen und proprietären Datensignale, die über das Fahrzeugnetzwerk gesendet werden.

Erstellen Sie einen Edge Agent für AWS IoT FleetWise, um die Kommunikation zwischen dem Fahrzeug und der Cloud zu erleichtern. Sie können Ihren Edge Agent mit Hilfe der Edge-Agent-Referenzimplementierung für AWS IoT FleetWise entwickeln, einer voll funktionsfähigen eingebetteten Software, die für die Erfassung von Fahrzeugdaten entwickelt wurde und auf den meisten eingebetteten Linux-basierten Plattformen ausgeführt werden kann.

Installieren Sie Ihren Edge Agent auf dem Fahrzeug-Gateway, der Telematik-Steuereinheit (TCU) oder anderen Datensammelstellen im Fahrzeug. Auf der Partnerseite finden Sie eine Liste der Referenzhardware. Diese Liste wird voraussichtlich weiter erweitert, da wir neue Referenzhardware mit dem Edge Agent validieren. Es ist auch ganz einfach, die Edge-Agent-Referenzimplementierung auf die Linux-basierte Hardware Ihrer Wahl zu portieren. Informationen zur Portierung finden Sie im Entwicklerhandbuch.

Ihr Edge Agent sollte in der Lage sein, kontinuierlich Datenerfassungsschemata von AWS IoT FleetWise zu empfangen und sammelt entsprechend Daten zur Übertragung in die Cloud. Mit Ihrem Edge Agent kontrollieren Sie jeden Schritt des Prozesses von der Erstellung bis zur Installation und behalten das vollständige Dateneigentum und die Kontrolle über proprietäre Informationen.

Mit AWS IoT FleetWise können Sie in der Cloud konfigurierte Datenerfassungssysteme für Fahrzeuge bereitstellen und die Konfiguration in der Cloud jederzeit problemlos aktualisieren, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern. Wenn Sie zum Beispiel ein Reifenüberwachungssystem so konfiguriert haben, dass es den Reifendruck alle 30 Sekunden erfasst, können Sie es so aktualisieren, dass es die Daten alle 60 Sekunden erfasst.

Nutzen Sie ein zentrales Repository mit standardisierten Fahrzeugsensoren und Signalen für Ihre Fahrzeugmodelle. Sie können Zeit sparen, indem Sie Signale bei der Erstellung neuer Fahrzeugmodelle wiederverwenden.

AWS IoT FleetWise wendet die von Ihnen definierten Regeln an, um nur Datensignale in die Cloud zu übertragen, die Sie möchten. Zunächst definieren Sie die Fahrzeugattribute (z. B. ein zweitüriges Coupé) und die mit der Marke, dem Modell und der Ausstattung des Fahrzeugs verbundenen Sensoren (z. B. Motortemperatur, Fahrzeuggeschwindigkeit oder Einparkhilfe). Definieren Sie dann Regeln und Ereignisse für die Übertragung dieser Daten basierend auf Parametern wie Änderungen an der Temperatur oder der Geschwindigkeit für einen bestimmten Fahrzeugtyp. Die regelbasierte Datenerfassung reduziert die Menge der unnötigen Daten, die in die Cloud übertragen werden, und liefert so mehr nützliche Daten.

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