自動運転車のモデルトレーニングとシミュレーション用の検索可能なシナリオベースのデータを生成

概要

Scene Intelligence with Rosbag on AWS は、先進運転支援システム (ADAS) と自動運転車 (AV) の開発プロセスを効率化することを目的に構築されています。このソリューションには、センサー抽出とオブジェクト検出のモジュールが搭載されており、機械学習エンジニアやデータサイエンティストがモデルトレーニングのためのシーン検索を高速化するのに役立ちます。

このソリューションを使用して、サンプルの rosbag ファイルのステージング、メタデータや画像などの rosbag センサーデータの抽出、抽出された画像へのオブジェクト検出モデルと車線検出モデルの適用、シーン検出ビジネスロジックの適用と保存を行うことができます。

メリット

データ管理を合理化する

数十億マイルに及ぶ実データまたはシミュレーションデータの確実な取り込み、変換、ラベル付け、カタログ化を行うスケーラブルで柔軟なデータパイプライン。

デベロッパーの効率を向上させる

グローバルチームが自動車データを検索、識別、分析できる優れたアクセシビリティ。

デプロイを簡素化する

オープンソースの構成オプションによる依存関係と前提条件の削減。

技術的な詳細情報

このアーキテクチャは、実装ガイドと関連する AWS CloudFormation テンプレートを使用して自動的にデプロイできます。

AWS での自動運転データフレームワークのガイダンス

このガイダンスは、お客様が Autonomous Driving Data Framework (ADDF) を使用して高精度のシナリオベースのデータを処理および検索する方法を示します。

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