개요
Scene Intelligence with Rosbag on AWS는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 차량(AV) 개발 프로세스를 간소화하는 솔루션입니다. 여기에는 센서 추출과 객체 탐지를 위한 모듈이 있어 기계 학습 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 모델 훈련에 사용할 장면을 빠르게 검색할 수 있습니다.
이를 통해 샘플 rosbag 파일 스테이징, 메타데이터와 이미지 등 rosbag 센서 데이터 추출, 추출된 이미지에 객체 탐지와 차선 탐지 모델 적용, 장면 탐지 비즈니스 로직 적용과 저장이 가능합니다.
이점
무수히 많은 실제 또는 시뮬레이션 데이터를 안정적으로 수집, 변환, 레이블 지정, 분류하는 확장 가능하고 유연한 데이터 파이프라인입니다.
글로벌 팀이 자동차 데이터를 검색, 식별, 분석할 수 있는 접근성이 향상됩니다.
오픈 소스 구성 옵션을 사용하여 종속성과 전제 조건 수를 줄일 수 있습니다.
기술 세부 정보
구현 가이드 및 함께 제공되는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 자동으로 배포할 수 있습니다.
1단계
AV는 rosbag 파일을 Amazon Simple Storage Service(S3)에 업로드합니다. 최종 사용자는 워크플로를 호출하여 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)와 방향성 비순환 그래프(DAG)를 통해 처리를 시작합니다.
2단계
AWS Batch는 Amazon S3에서 rosbag 파일을 가져와서 센서와 이미지 데이터를 구문 분석하고 추출하며 이 데이터를 다른 S3 버킷에 기록합니다.
3단계
Amazon SageMaker는 추출된 데이터에 객체 탐지와 차선 탐지 모델을 적용합니다. 그런 다음 SageMaker는 데이터와 레이블을 다른 S3 버킷에 기록합니다.
4단계
Amazon EMR Serverless(Apache Spark 작업 포함)는 Amazon S3의 데이터와 레이블에 비즈니스 로직을 적용합니다. 그러면 객체 탐지 및 차선 탐지와 관련된 메타데이터가 생성됩니다. 그런 다음 Amazon EMR Serverless는 메타데이터를 Amazon DynamoDB와 다른 S3 버킷에 기록합니다.
5단계
AWS Lambda 함수는 새로 들어오는 DynamoDB 데이터(메타데이터)를 Amazon OpenSearch Service 클러스터에 게시합니다. 최종 사용자는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 프록시를 통해 OpenSearch Service 클러스터에 액세스하여 메타데이터에 대한 쿼리를 제출합니다.
관련 콘텐츠
이 지침은 자율 주행 데이터 프레임워크(ADDF)로 시나리오 기반 데이터를 매우 정확하게 처리하고 검색하는 방법을 보여줍니다.