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Uber Open Source unbemannte Transportdatenvisualisierung

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Uber hofft, ein Standard-Visualisierungssystem für die Arbeit von Ingenieuren bei der Entwicklung unbemannter Fahrzeuge auf der Grundlage einer offenen Version seines Systems zu schaffen.

Während Uber seine Ambitionen für unbemannte Fahrzeuge nicht verbirgt, treibt das Reiseunternehmen die Entwicklung neuer Technologien für die Branche leise voran. Letzteres ist eine neue, offene Version des unbemannten Fahrzeugvisualisierungssystems (AVS), mit dem Entwickler und Ingenieure Daten über unbemannte Fahrzeuge auf verständliche und standardisierte Weise austauschen können.

„Um Systeme zu entwickeln, mit denen sie sicher arbeiten können, muss man verstehen, was unbemannte Fahrzeuge beim Navigieren in einer städtischen Umgebung sehen.“Die Ingenieure Ubera Xiaoji Chen, Joseph Lizi, Tim Wojtashek und Abhishek Gupta schreiben in ihrem Blog. „Und genau wie wir Standard-Straßenschilder und Straßeninfrastruktur verwenden, um den Fahrern zu helfen, werden unbemannte Fahrzeugentwickler gut mit einer Standard-Visualisierungsplattform ausgestattet sein, die Eingaben von Sensoren präsentiert, Bilder klassifiziert, Verkehrsinformationen anzeigt und alle anderen Methoden verwendet wird verwendet, um ein genaues Bild des nächstgelegenen Raums zu erstellen. “

Mit dem neuen AVS bietet Uber Ingenieuren ein webbasiertes Tool zur Erstellung von Anwendungen zur Analyse von Wahrnehmung, Bewegung und Datenverarbeitung für autonome Fahrzeuge. Mit Open-Source-Tools möchte Uber Entwicklern eine autonome und standardisierte Umgebung bieten, in der Entwickler keine eigene Visualisierungssoftware für autonome Fahrzeuge erstellen müssen. „Mithilfe der abstrakten Visualisierung in AVS können sich Entwickler auf die Entwicklung grundlegender Autonomiefunktionen für Transportsysteme, Fernunterstützung, Kartierung und Simulation konzentrieren “, schrieb ein Team von Uber-Ingenieuren.

Autonomes Fahren ist nicht nur eine Herausforderung für Autohersteller. Große Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und Nvidia sowie verschiedene akademische Institutionen und Startups lösen verschiedene Aspekte dieser Aufgabe. Visualisierungstools, die anzeigen, was autonome Autos um sie herum „sehen“, sind besonders wichtig, um den sicheren Betrieb unbemannter Fahrzeuge zu gewährleisten. Dank ausgefeilterer Touch-Technologien und anderer Hardwarelösungen, die ständig eingeführt werden, entsteht ein sich ständig weiterentwickelndes Ökosystem für Ingenieure, da die Visualisierung nicht nur eine Datenreproduktion, sondern auch eine Simulationsumgebung und ein Werkzeug für Mapping, Bilderfassung, Datenbeschriftung und vieles mehr ist. Dies allein schafft eine gesamte Infrastruktur, die auf der Bereitstellung von Tools basiert.notwendig für Ingenieure, um diese Aufgaben zu erledigen.

Bei all diesen Prozessen gibt es laut dem Uber Engineering-Team jedoch einen spürbaren Mangel an Standards. „Das Fehlen eines Visualisierungsstandards hat die Ingenieure dazu veranlasst, ihre eigenen Tools auf Basis von Standardtechnologien und Frameworks zu entwickeln, um schnell Lösungen bereitzustellen“, heißt es im Uber-Blog. „Nach unserer Erfahrung führen diese Versuche, Tools für unterschiedliche und gebrauchsfertige Komponenten zu entwickeln, jedoch zur Schaffung schlecht unterstützter, unflexibler und im Allgemeinen nicht vollständiger Systeme, die keine solide Grundlage für die Bildung der Plattform ermöglichen.“

AVS arbeitet in zwei Schichten. Die erste Ebene, XVIZ, ist eine Datenschicht zur Verarbeitung von Informationsflüssen von verschiedenen Sensoren in einem autonomen Auto, beispielsweise einer Punktwolke von Auto-Lidars. Die zweite Ebene, streetcape.gl, nimmt alle Daten aus XVIZ und konvertiert sie je nach den Vorlieben des Benutzers in visuelle Streams in Form von 3D-Grafiken, Diagrammen, Tabellen und Videos.

Uber öffnete den AVS-Quellcode und sagte, dass sie nicht nur den Zugriff für Entwickler vereinfachen, sondern auch Entwickler von Drittanbietern anziehen möchten, um neue Funktionen hinzuzufügen und zur Plattform beizutragen. Das Uber Engineering-Team hofft, dass AVS irgendwann auf andere Bereiche als autonome Fahrzeuge sowie auf andere mobilitätsbezogene Bereiche wie Stadtinvestitionen, Geodatenanalysen und erweiterte Kartierungen ausgedehnt wird. "Wir glauben, dass eine offene Daten- und Toolstrategie Regierungen, Entwicklern, Forschern und der gesamten Branche helfen kann, den Prozess der Schaffung eines intelligenteren Verkehrsökosystems in der Zukunft zu beschleunigen."


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