客戶案例 / 汽車

2020
Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc.標誌

Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc.

為了跟上加速開發自動駕駛的潮流,使用 AWS 無伺服器架構的「自動地圖產生平台」在兩個月內即建構完成。 

概觀

TRI-AD 在 2018 年 3 月經由 Toyota Motor Corporation、Denso 和 Aisin Seiki 之間的共同投資而創立。透過對於自動駕駛軟體的進階開發,該公司合併了研究和大量生產,成為自動駕駛領域的先鋒。

由於控制系統和 AI 技術的發展,控管「決策」和「操作」的程序已經演進地相當快速。另一方面,考量到路況的每日變化時,維護地圖資訊並且確保地圖維持最新狀態絕非易事。根據自動駕駛部門副總裁 Mandali Khalesi 表示:「這些困難表示地圖目前僅限於特定國家/地區和區域,或是收集最新資訊相對容易的高速公路。」

Tri-ad 案例研究
不過,執行高精確度的公路地圖持續更新已經過證明,對於由單一公司團體執行這項工作而言是重大負擔。做為回應,TRI-AD 在 2019 年 1 月宣佈建構「自動地圖平台 (AMP)」,任何公司都可以參與建立並且使用高解析度地圖。

AMP 使用從衛星影像和汽車製造商 (例如 Toyota Motor Corporation)、計程車公司及快遞公司的感應器資料收集而來的資訊。此類資訊可讓高精確度地圖的建立和更新更有效率。AMP 可讓汽車製造商和供應商的開發人員使用地圖,加速了 Toyota Motor Corporation 的自動駕駛應用程式的開發。

Khalesi 繼續表示:「目前,包括 Toyota Motor Group 到其他汽車公司,有部分廠商握有衛星影像和行車記錄器技術,這些公司都表達想要參與概念驗證 (或 “PoC”) 的意願,我們期待未來有更多合作夥伴加入我們。」

機會 | AWS 管理服務的品質是採用平台的決策關鍵

在宣佈新的 AMP 架構之後,TRI-AD 啟動與合作夥伴公司一起執行 PoC 的原型。為了將快速開發列為優先事項,AWS 早早就展現探索使用雲端服務的意願。AWS 已經用於 TRI-AD 的一些專案,包括機器學習和深度學習。這已經成為公司 IT 基礎架構的其中一個標準元素。AWS 也經常由 Toyota Research Institute (TRI) 所採用,這是一家位於矽谷的 AI 技術研究組織,雙方都體驗到開發效率的優點。不僅如此,可使用 AWS 提供的管理服務據說是該公司之所以採用的另一個決定因素。負責 AMP 雲端操作開發的工程師 Ryo Igarashi 表示:「受限於開發人員面臨的有限員工資源,AWS 提供的豐富管理資源已經成為達到短期開發的基本要素。此外,我們期待參與 PoC 的合作夥伴公司數目能夠增加,並且即使開發新功能,可擴展性能夠讓資源擴展更容易且服務有高評價。」

根據 TRI-AD 的設計,AMP 包含三個元素:資料收集和累積、高精確度地圖開發,以及這些高精確度地圖的廣播。資料收集和累積的核心包含兩個區段:行駛中汽車探測器資料的即時上傳,以及來自計程車公司和其他車隊合作夥伴的已編譯資料批次上傳。在地圖開發方面,參與 AMP 之公司的開發人員可以存取開發人員入口網站,並且藉由在雲端中開發和部署獨特的演算法,建立針對他們的應用程式量身打造的地圖資訊。產生的資料會註冊並儲存在專用地圖市集,並且視需要以 API 形式廣播到他們的自動駕駛車隊。

Igarashi 表示:「我們的 AMP 原型是根據先製造產品再進行測試的政策,意味著在使用時進行改善的敏捷開發。將合作夥伴可以輕鬆繼續作業的 PoC 環境列為優先,我們著重在對其未來使用方式有其必要性的可擴展性上面」。

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AWS 服務可以快速開發和透過可擴展性擴展的便利性,在建立開放自動地圖產生平台上扮演著基礎角色。我們計劃讓平台供 Toyota 汽車和第三方合作夥伴一起始用。」

Mandali Khalesi
Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc. | 自動駕駛部門副總裁

解決方案 | 透過無伺服器架構達成可擴展和短期開發週期

原型的開發從 2019 年 4 月開始,會在兩個月之後於 6 月發行。根據與 AWS 解決方案架構師和專業服務顧問的協調,TRI-AD 的開發人員可以達成較短的開發期間。

原型是透過主動利用無伺服器架構來建立。使用由 AWS IoT 發行的用戶端憑證,形成資料收集和累積工具即時上傳的基礎。收到來自 AWS STS 並且由 Amazon API Gateway 認證的權杖,確保資料上傳的安全。批次上傳是根據 Amazon Cognito 的使用者認證,而行駛中車輛資料和中繼資料是在 Amazon DynamoDB 上累積之前,分別透過 Amazon S3 和 AWS AppSync 進行收集,

整體 AMP 架構

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成果 | 在自動駕駛的領域加速創新並且與合作夥伴配合來解決社會問題

Khalesi 表示:「下一步我們會開始致力於未來使用環境的架構,目標是實作服務,」「在美洲、歐洲和亞洲追求未來目標擴展時,我們計劃建置海外相容性,強化與我們的國際合作夥伴的協調。AMP 會促進自動駕駛領域的快速創新,並且與我們的合作夥伴攜手解決社會問題。」

使用的 AWS 服務

Amazon Cognito

簡單、安全的使用者註冊、登入和存取控制

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Amazon S3

專為從任何位置擷取任何數量資料所建立的物件儲存

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AWS AppSync

使用無伺服器 GraphQL 和 Pub/Sub API 加速應用程式的開發

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Amazon DynamoDB

快速、靈活的 NoSQL 資料庫服務,可在任何規模下達到不到 10 毫秒的效能

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