Accélérer le développement de véhicules autonomes avec les services et solutions sur mesure d'AWS et de ses partenaires
Avantages
Cas d'utilisation et solutions de mobilité autonome
Découvrez les solutions par cas d'utilisation
Gestion, traitement et analyse des données
Ces solutions offrent aux entreprises un volant d’inertie des données flexible et évolutif, dans lequel les données catégorisées continuent d'alimenter des charges de travail qui deviennent de plus en plus itératives à chaque étape, optimisant ainsi le développement, la simulation, les tests et la validation des modèles.
Développement de modèles et algorithmes
Créez des solutions puissantes afin de faciliter les fonctions essentielles de la conduite autonome, notamment l'assistance au maintien dans la voie, le régulateur de vitesse adaptatif et le freinage d'urgence automatisé, en accélérant leur mise sur le marché.
Développement de logiciels pour véhicules autonomes
Rationalisez le développement au sein des équipes DevOps mondiales, augmentez l'efficacité, étendez la couverture des tests, tout en réduisant les coûts et en accélérant les délais de mise sur le marché.
Anonymisation et étiquetage des données
Gérez de manière rentable l'anonymisation et l'étiquetage des données dans le cloud AWS grâce à une automatisation, à des outils et à des flux de travail améliorés.
Simulation et vérification
Augmentez la couverture globale des tests en utilisant des données brutes et synthétiques prises en charge par des charges de travail de simulation logicielles et matérielles en boucle.
Collecte, ingestion et enrichissement des données
Menez des campagnes pour un domaine de conception opérationnelle (ODD) tel que les systèmes d'assistance au maintien de voie (LKAS) et le freinage d'urgence automatique (AEB) afin de développer des modèles et des algorithmes pour la conduite autonome et la validation dans le cloud.
En savoir plus sur les solutions proposées
Cadre de données sur la conduite autonome (ADDF)
Mettez à l'échelle et accélérez le développement des systèmes ADAS et de la conduite autonome à l'aide des pipelines de traitement des données, des mécanismes de visualisation, des interfaces d'analyse et d'une interface de recherche de scène.
Weights and Biases pour AWS
Weights & Biases est la meilleure plateforme MLOps de type developer-first, qui facilite la construction plus rapide de meilleurs modèles. Elle permet aux équipes ML de faire un suivi des expériences, de comprendre les dépendances des modèles et des jeux de données, de visualiser et de comprendre leurs ensembles de données, ainsi que de collaborer et de partager les résultats.
Démarrez avec certains services AWS
Témoignages de clients
Découvrez comment de grands constructeurs automobiles transforment leur activité avec les solutions de mobilité autonome d'AWS.
Transformer le camionnage autonome grâce à un lac de données construit sur Amazon S3
Découvrez les informations clés de Torc Robotics après la migration vers un lac de données moderne dans le cloud avec Amazon S3.
Mobileye : Navigating the winding road toward driverless mobility
Les véhicules autonomes (VA) deviennent une réalité, comme le montrent l'ensemble des systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et le nombre croissant de programmes de test de VA sur la route. Mobileye, un des leaders mondiaux du développement de technologies pour les solutions de conduite autonome et d'ADAS, fait partie intégrante de cette révolution technologie.
Lyft augmente la capacité de simulation et réduit les coûts à l'aide des instances Spot d'Amazon EC2
Grâce aux instances Spot d'Amazon EC2, Lyft a augmenté la capacité de simulation et réduit les coûts afin d'améliorer les performances et la sécurité de son système de conduite autonome.
Toyota Research Institute accélère la conduite automatisée sécurisée à l'aide du deep learning à l'échelle mondiale sur AWS
Toyota Research Institute utilise les instances P3 d'Amazon EC2 afin de gérer et de traiter efficacement les importantes quantités de données collectées. Cela lui permet d'accélérer le développement de ses systèmes de conduite automatisée.
Momenta accélère la technologie de conduite autonome avec AWS
Momenta utilise des solutions IoT et de stockage AWS afin de collecter et de traiter les centaines de pétaoctets de données provenant des capteurs embarqués de ses véhicules autonomes.
WeRide accélère l'entraînement du modèle de machine learning de conduite autonome sur AWS, le faisant passer de plusieurs semaines à 12 heures
WeRide a accéléré l'entraînement de son modèle de machine learning de conduite autonome sur AWS, le faisant passer de plusieurs semaines à 12 heures.
Conception du camion autonome de niveau 4 de TuSimple à l'aide d'AWS
TuSimple a simulé des milliards de miles de conduite et a développé sa plateforme de conduite autonome fonctionnant avec des algorithmes de deep learning sophistiqués sur AWS.
Innover avec des partenaires clés du secteur
Collaborez avec une communauté mondiale de partenaires AWS qui ont démontré une expertise technique et des réussites client dans leur conception de solutions sur AWS.
Ressources
Consultez les articles de blog, vidéos, podcasts et autres ressources d'AWS pour le secteur automobile afin d'en savoir plus et de rester informé des derniers développements.
eBook de développement autonome
Les véhicules autonomes sont garants d'un avenir sécurisé, efficace et accessible qui minimisera, puis éliminera, la nécessité de conducteurs humains. Consultez cet eBook pour découvrir comment Toyota Research, Lyft, Momenta et TuSimple accélèrent le développement de leurs systèmes de conduite autonome grâce à AWS.
Building an automated scene detection pipeline for autonomous driving – ADAS Workflow
Ce billet de blog de notes pratiques de 2020 explique comment créer un lac de données de conduite autonome à l'aide de cette architecture de référence.
How Autonomous Trucking Became the Unlikely Hero of Autonomous Vehicle Development
Les camions de classe 8, ces semi-remorques que vous dépassez chaque jour sur l'autoroute, comptabilisent en général des kilométrages astronomiques sur de longues routes dans des conditions relativement prévisibles. Voilà l'environnement idéal pour le développement et la démonstration des technologies autonomes.
Run any high-fidelity simulation in AWS RoboMaker with GPU and container support
Afin de permettre des simulations haute-fidélité, AWS RoboMaker prend désormais en charge les tâches de simulation de GPU conçues pour des flux gourmands en calcul, comme la simulation haute-fidélité.
Deploy and Visualize ROS Bag Data on AWS using rviz and Webviz for Autonomous Driving
Ce billet de blog décrit les trois solutions de déploiement et de visualisation des données ROS bag sur AWS avec deux outils de visualisation populaires.
Label Videos with Amazon SageMaker Ground Truth
Alors que les modèles deviennent plus sophistiqués, les clients d'AWS appliquent de plus en plus la prédiction de machine learning au contenu vidéo. La conduite autonome représente sans doute le cas d'utilisation le plus connu. En effet, la sécurité requiert que les conditions routières et les objets en mouvement soient détectés et suivis correctement et en temps réel.
Label 3D Point Clouds with Amazon SageMaker Ground Truth
Grâce à l'interface graphique (GUI) intégrée et à ses raccourcis de navigation et d'étiquetage, les employés peuvent appliquer des étiquettes, des cadres et des catégories de manière efficace et rapide aux objets 3D (« voiture », « piéton », etc.).
Validation des systèmes de conduite autonome de Capgemini
Permet aux fabricants d'équipement d'origine d'adopter rapidement l'architecture et les technologies sous-jacentes à la conduite autonome.
Cloud de conduite robotisée d'AWS et DXC
Propose les outils, les services et la plateforme de backend de base sur AWS permettant d'accélérer la conception de fonctions et de logiciels de conduite autonome en enrichissant les services AWS optimisés pour les charges de travail relatives à la conduite autonome.
Mise en route
