👩🏼‍🏫 ⏲️ 👨🏾‍🔧 Uber Open Source مرئي تصور بيانات النقل غير المأهولة 🤴 🕌 🎒

تأمل Uber في إنشاء نظام تصور قياسي لعمل المهندسين في تطوير المركبات غير المأهولة بناءً على نسخة مفتوحة من نظامها.

في حين أن Uber لا تخفي طموحاتها للمركبات غير المأهولة ، فإن شركة السفر تتحرك بهدوء إلى الأمام في تطوير تقنيات جديدة لهذه الصناعة. هذا الأخير هو إصدار جديد ومفتوح من نظام تصور المركبات غير المأهولة (AVS) ، والذي سيسمح للمطورين والمهندسين بمشاركة البيانات على المركبات غير المأهولة بطريقة مفهومة وموحدة.

"إن فهم ما تراه المركبات غير المأهولة عند التنقل في بيئة حضرية أمر ضروري لتطوير أنظمة تجعلها تعمل بأمان."، - يكتب مهندسو أوبر شياوجي تشن ، وجوزيف ليزي ، وتيم ووجتاشيك ، وأبهيشيك جوبتا في مدوناتهم. "ومثلما نستخدم إشارات الشوارع القياسية والبنية التحتية للطرق لمساعدة السائقين ، سيتم تزويد مطوري المركبات غير المأهولة بشكل جيد بمنصة تصور قياسية تقدم المدخلات من أجهزة الاستشعار ، وتصنيف الصور ، وتعرض معلومات حركة المرور وتستخدم جميع الطرق الأخرى تُستخدم لإنشاء صورة دقيقة لأقرب مسافة. "

مع نظام AVS الجديد ، توفر Uber للمهندسين أداة قائمة على الويب لإنشاء تطبيقات لتحليل الإدراك والحركة ومعالجة البيانات للمركبات المستقلة. باستخدام أدوات مفتوحة المصدر ، ترغب Uber في تزويد المطورين ببيئة مستقلة وموحدة تقضي على حاجة المطورين إلى إنشاء برنامج تصور خاص بهم للمركبات المستقلة. كتب فريق من مهندسي شركة Uber: "باستخدام التصور المجرد في AVS ، يمكن للمطورين التركيز على تطوير قدرات الاستقلالية الأساسية لأنظمة النقل والمساعدة عن بعد ورسم الخرائط والمحاكاة ".

القيادة الذاتية ليست مجرد تحدٍ لشركات صناعة السيارات. تقوم شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Google و Microsoft و Nvidia ، بالإضافة إلى العديد من المؤسسات الأكاديمية والشركات الناشئة ، بحل مختلف جوانب هذه المهمة. تعتبر أدوات التصور التي تعرض "ما تراه" السيارات المستقلة حولها مهمة بشكل خاص لضمان التشغيل الآمن للمركبات غير المأهولة. بفضل تقنيات اللمس الأكثر تعقيدًا وحلول الأجهزة الأخرى التي يتم تقديمها باستمرار ، يتم إنشاء نظام بيئي دائم التطور للمهندسين ، حيث لا يصبح التصور مجرد إعادة إنتاج للبيانات ، ولكن أيضًا بيئة محاكاة وأداة لرسم الخرائط وجمع الصور ووسم البيانات وأكثر من ذلك بكثير. هذا في حد ذاته يخلق بنية تحتية كاملة مبنية على توفير الأدوات ،ضروري للمهندسين لإكمال هذه المهام.

ولكن في جميع هذه العمليات ، وفقًا لفريق Uber Engineering ، هناك نقص ملحوظ في المعايير. تقول مدونة أوبر: "أدى عدم وجود معيار للتصور إلى دفع المهندسين إلى بناء أدواتهم الخاصة استنادًا إلى التقنيات والأطر الجاهزة لتوفير الحلول بسرعة". "ومع ذلك ، في تجربتنا ، تؤدي هذه المحاولات لتطوير أدوات حول مكونات متباينة وجاهزة للاستخدام إلى إنشاء أنظمة ضعيفة الدعم وغير مرنة وغير كاملة بشكل عام لا تسمح بتكوين أساس متين للمنصة."

يعمل AVS في طبقتين. المستوى الأول ، XVIZ ، عبارة عن طبقة بيانات لمعالجة تدفقات المعلومات من أجهزة استشعار مختلفة في سيارة مستقلة ، على سبيل المثال ، سحابة نقطة من lidars السيارة. الطبقة الثانية ، streetcape.gl ، تأخذ جميع البيانات من XVIZ وتحولها إلى تدفقات مرئية في شكل رسومات ثلاثية الأبعاد ومخططات وجداول ومقاطع فيديو ، اعتمادًا على تفضيلات المستخدم.

من خلال فتح شفرة مصدر AVS ، أعلنت Uber أنهم لا يريدون فقط تبسيط وصول المطورين ، ولكن أيضًا جذب مطوري الطرف الثالث لإضافة ميزات جديدة والمساهمة في النظام الأساسي. قال فريق هندسة Uber أنه يأمل في أن تتوسع AVS في نهاية المطاف إلى مناطق أخرى غير المركبات المستقلة ، بالإضافة إلى المجالات الأخرى المتعلقة بالتنقل مثل الاستثمار الحضري والتحليل الجغرافي المكاني والخرائط المتقدمة ، من بين أمور أخرى. "نحن نعتقد أن استراتيجية البيانات والأدوات المفتوحة يمكن أن تساعد الحكومات والمطورين والباحثين والصناعة ككل على تسريع عملية إنشاء نظام بيئي للنقل أكثر ذكاء في المستقبل."

حول ITELMA

- automotive . 2500 , 650 .

, , . ( 30, ), -, -, - (DSP-) .

, . , , , . , automotive. , , .

اقرأ المزيد من المقالات المفيدة:

Uber Open Source مرئي تصور بيانات النقل غير المأهولة

More articles: