Визуализация данных для беспилотного транспорта с открытым исходным кодом от Uber

Uber надеются создать стандартную систему визуализации для работы инженеров в области разработки беспилотных транспортных средств на основе открытой версии своей системы.

В то время как Uber не скрывает своих амбиций в отношении беспилотных автомобилей, компания по продаже поездок спокойно продвигается вперед в разработке новых технологий для отрасли. Последняя — это новая, открытая версия системы визуализации беспилотного транспорта (AVS), которая позволит разработчикам и инженерам обмениваться данными об беспилотных транспортных средствах в понятной и стандартизированной форме.

«Понимание того, что беспилотные транспортные средства видят во время навигации в городской среде, необходимо для разработки систем, которые заставят их работать безопасно», — пишут в своем блоге инженеры Убера Сяодзи Чэнь, Джозеф Лизи, Тим Войташек и Абхишек Гупта. «И точно так же, как мы используем стандартные уличные знаки и дорожную инфраструктуру для помощи водителям, разработчики беспилотных транспортных средств будут хорошо обеспечены стандартной платформой визуализации, которая будет представлять входные данные от датчиков, классифицировать изображения, выводить информацию о движении и использовать все другие методы, используемые для создания точного изображения ближайшего пространства.»

С новой AVS, Uber предлагает инженерам веб-инструмент для создания приложений для анализа восприятия, движения и обработки данных для автономных транспортных средств. С помощью открытого инструментария Uber хочет предоставить разработчикам автономную и стандартизированную среду, которая устранит потребность разработчиков в создании собственного программного обеспечения визуализации для автономных транспортных средств. «С помощью абстрактной визуализации в AVS разработчики могут сосредоточиться на разработке основных возможностей автономности для транспортных систем, удаленной помощи, картографии и симуляции», — написала команда инженеров Uber.

Автономное вождение — это не просто вызов для автопроизводителей. Крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и Nvidia, а также различные академические институты и стартапы решают различные аспекты этой задачи. Инструменты визуализации, отображающие то, что автономные автомобили «видят» вокруг них, особенно важны для обеспечения безопасной работы беспилотных автомобилей. Благодаря более сложным сенсорным технологиям и другим аппаратным решениям, которые постоянно внедряются, создается постоянно развивающаяся экосистема для инженеров, поскольку визуализация становится не просто воспроизведением данных, но и средой для симуляции и инструментом для картографии, сбора изображений, маркировки данных и многого другого. Само по себе это создает целую инфраструктуру, построенную вокруг предоставления инструментов, необходимых инженерам для выполнения этих задач.

Но во всех этих процессах, по мнению команды Uber Engineering, наблюдается заметное отсутствие стандартов. «Отсутствие стандарта визуализации привело к тому, что инженеры собирают собственные инструменты на базе готовых технологий и фреймворков, чтобы быстро предоставлять решения», — говорится в блоге Uber. «Однако, по нашему опыту, эти попытки разработки инструментов вокруг разрозненных и готовых к использованию компонентов приводят к созданию плохо поддерживаемых, негибких и в целом недостаточно целостных систем, которые не позволяют сформировать прочный фундамент для платформы».

AVS функционирует в двух слоях. Первый уровень, XVIZ, является слоем данных для обработки потоков информации, поступающей от различных датчиков в автономном автомобиле, например, облака точек от лидаров автомобиля. Второй слой, streetscape.gl, берет все данные из XVIZ и преобразует их в визуальные потоки в виде 3D-графики, диаграмм, таблиц и видео, в зависимости от предпочтений пользователя.

Открывая исходный код AVS, Uber заявили, что они хотят не только упростить доступ разработчикам, но и привлечь сторонних разработчиков к добавлению новых функций и вкладу в платформу. Команда Uber Engineering заявила, что надеется, что AVS со временем распространится и на другие области, помимо автономных транспортных средств, а также на другие связанные с мобильностью области, такие как градостроительные инвестиции, геопространственный анализ и усовершенствованное картографирование, среди прочего. «Мы считаем, что стратегия открытых данных и инструментов может помочь правительствам, разработчикам, исследователям и всей отрасли в целом ускорить процесс создания более интеллектуальной транспортной экосистемы в будущем».

---

Читать еще полезные статьи:

• [Прогноз] Транспорт будущего (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный горизонты)
• Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019 года
• [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
• Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов
• Камеры или лазеры
• Автономные автомобили на open source
• McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
• Очередная война операционок уже идет под капотом автомобилей
• Программный код в автомобиле
• В современном автомобиле строк кода больше чем…