AWS IoT FleetWise のよくある質問

AWS IoT FleetWise は、クラウドで車両データを効率的に収集して整理し、車両のフリートに関するインサイトを得られるマネージドサービスです。AWS IoT FleetWise によって転送されたデータを使用して車両の状態を分析し、潜在的なメンテナンス上の問題の特定、車内のインフォテインメントシステムの強化、分析や機械学習 (ML) を行うことで、自動運転や先進運転支援システム (ADAS) のモデルのすばやい改善が可能になります。

AWS IoT FleetWise は、車両フリートから大規模にデータを収集する際の複雑さを解消します。仮想車両モデリングを使用すると、車両ブランド、モデル、およびコンポーネント全体で共通のデータ形式を作成でき、クラウドでのフリート全体のデータ分析を合理的に行えます。

AWS IoT FleetWise は、車両データをよりインテリジェントに収集するのにも役立ちます。これにより、クラウド内のより有用なデータを利用できるようになります。必要な正確なデータをクラウドに送信する時間ベースおよびイベントベースのデータ収集キャンペーンを作成することで、データの関連性を向上させることができます。

まず、 AWS マネジメントコンソールにログインします。次に、このページのドキュメンテーションタブにリストされているスタートガイドを確認してください。最後に、車両をモデル化し、データ収集キャンペーンを定義することで、AWS IoT FleetWise の構築を開始します。

AWS IoT FleetWise の Edge Agent リファレンス実装は、ほとんどの組み込み Linux ベースプラットフォームで実行できます。エッジエージェントリファレンス実装が移植されたリファレンスハードウェアの例については、パートナーページをご覧ください。開発者ガイドには、ハードウェアを調達する代わりに、 AWS Graviton2 を搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスを使用して仮想環境をセットアップする方法が記載されています。

Edge Agent をターゲットハードウェアに移植するのは、簡単なプロセスです。はじめに、ソースコードへのアクセス、プラットフォームサポート、ビルド依存関係情報、その他のリソースを含む移植情報を Edge Agent GitHub ページで見つけることができます。詳細については、コンソールにある Edge Agent ガイドをご覧ください。

AWS IoT FleetWise を通じて収集および取り込まれたデータは、 Amazon タイムストリームや Amazon シンプルストレージサービス (Amazon S3 ) などのストレージリポジトリに直接送信されます。AWS IoT FleetWise によって収集されたすべてのデータは、お客様が所有および管理します。

AWS IoT FleetWise は、従来の CAN ベースの車両センサー (エンジン温度や燃料圧力など) から収集されたデータや、カメラ、レーダー、LIDAR などのビジョンセンサーを含む車両サブシステムから収集されたデータを収集して転送します。

車両モデルは、車両のセンサーと信号のデジタル表現です。これらのモデルは、ご希望の程度に応じて単純化または詳細化できます。仮想車両モデルを AWS IoT FleetWise のブループリントとして使用すると、共通の属性 (「ドアの数」など) ごとに車両をキャンペーンに整理し、さまざまな車両フリート全体で統一された収集パラメータを設定できます。車両モデルは、複数のプロバイダー間でセンサーと信号の定義を作成および共有するのに役立つ場合があります。詳細については、 AWS IoT FleetWise 開発者ガイドを参照してください。

AWS IoT FleetWise コンソールから簡単なルールベースのステートメントを記述して、収集する車両データを定義します。AWS IoT FleetWise はこれらのステートメントをクラウドから車両に送信します。そこで、お客様の Edge Agent はステートメントに従ってデータを収集して転送します。詳細については、 AWS IoT FleetWise 開発者ガイドを参照してください。

AWS IoT FleetWise を、AWS IoT Core、Amazon Timestream などの AWS のサービスの既存の実装と統合できます。特定のアーキテクチャとの統合や AWS IoT FleetWise とのその他の統合オプションについては、当社の営業チームにお問い合わせください。

開発者ガイドを使用して、サービスの使用に関する主要な概念と手順を確認してください。

API リファレンスでは、API 操作の詳細と、サポートされているウェブサービスプロトコルのリクエスト、レスポンス、エラーのサンプルを確認できます。

Edge Agent GitHub ページには、ソースコードへのアクセス、プラットフォームサポート、ビルド依存関係情報、およびその他のリソースが含まれています。

• Amazon Timestream は、高速でスケーラブルなサーバーレスの時系列データベースです。現在の車両の状態を反映するために、ほぼリアルタイムのデータをダッシュボードに入力する必要がある場合は、Amazon Timestream を使用するべきです。
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、業界随一のスケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。一定期間の車両データのバッチ処理と分析を必要とするシナリオではこちらを使用すべきです。たとえば、運転行動のモニタリング、インフォテイメントのインタラクションの追跡、または電気自動車フリートのより良い長期メンテナンスプランの作成などです。

いいえ。保存先を変更するには、新しいキャンペーンを作成して Amazon S3 を選択する必要があります。

AWS IoT FleetWise を使用してビジョンシステムデータを収集するには、車両のハードウェアが ROS2 (ロボットオペレーティングシステム 2) ミドルウェアを介してデータ信号をエッジエージェントに送信する必要があります。CANベースのセンサーは、引き続きCANバスを介して信号を送信できます。2024 年には、追加のミドルウェアをサポートする予定です。

Amazon Kinesis ビデオストリームでは、ビデオとオーディオをカメラセンサーから AWS に直接送信して、ストレージ、再生、分析を行うことができます。Kinesis Video Streams では、お客様は連続ストリーミングとイベントベースのストリーミングの両方を設定できます。新しい Kinesis Video Streams Edge Agent を使用すると、カメラからのビデオとオーディオをローカルで録画して保存し、定義されたスケジュールでメディアをクラウドに送信して長期間の保存と再生を行うことができます。さらに、WebRTC で Kinesis ビデオストリームを使用すると、カメラメディアをリアルタイムでオンデマンドで視聴できます。

AWS IoT からのビジョンシステムデータ FleetWise では、カメラ、レーダー、LIDAR を含む車両ビジョンサブシステムやミドルウェアからデータを収集できます。クラウドでは、車両センサーとサブシステムをモデル化し、必要なデータだけを収集できるキャンペーンを定義できます (たとえば、ハードブレーキイベントの前後の 5 秒だけ)。このサービスは、構造化および非構造化ビジョンシステムのデータ、メタデータ、標準センサー (テレメトリーデータ) を自動的に同期して整理し、実験の実行、機械学習モデルの拡張、シミュレーションの改善を可能にします。

まず、クラウドで車両をモデル化してプロビジョニングします。AWS IoT FleetWise には、信号を ROS2 形式で信号カタログにインポートし、エッジエージェントがそれらの信号を解析できるようにするデコーダーを構築できるスクリプトが用意されています。また、現在と同様に、CAN信号をインポートしてそのデコーダーを指定することもできます。

次に、データ収集キャンペーンを展開します。タイムベースまたはイベントベースのキャンペーンを作成し、同じキャンペーンでCANシグナルとROS2シグナルの両方を収集できます。エッジエージェントは、キャンペーンパラメータに基づいて、関連する車両ミドルウェアまたはネットワーク (ROS2/CAN) からデータを収集します。構造化データ (オブジェクトリスト、センサーメタデータ、車両 ID) と非構造化データ (画像またはビデオフレーム) の両方がクラウドに送信されます。

AWS IoT FleetWise は、タイムスタンプやその他のメタデータ (イベント ID、キャンペーン、車両) を追加してデータを自動的に整理します。構造化データには、簡単に参照できるように、Amazon S3 に保存されている対応する非構造化データへのリンクがあります。お客様は、AWS Glue や Amazon Athena のような他の AWS サービスを使用して、データセットを結合し、データをクエリすることができます。