Intelligente Sensor-Datenpipeline für Fahrerassistenz und autonomes Fahren

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Replay des Webinars vom 29. Juli 2021 von b-plus und IBM Deutschland – in Kooperation mit der Automobiltechnischen Zeitschrift (ATZ)

Seit Anfang des Jahres kooperieren die b-plus technologies GmbH und die IBM Deutschland GmbH als Lösungspartner, um gemeinsam die Datenflut bei der Entwicklung autonomen Fahrens zu bewältigen. Enorme Datenmengen an Sensordaten aus Testfahrten sind notwendig, um automatisierte Fahrfunktionen abzusichern. OEMs und Tier1s benötigen dazu eine adäquate Messtechnikausstattung, die mit effizienten Komponenten die Brücke zur IT-Infrastruktur im Edge und Core schlägt. Um die Daten über den gesamten Entwicklungsprozess effizient zu verwalten, wird ein holistisches Datenmanagement benötigt.

Hierzu hielten wir am 29. Juli 2021 gemeinsam mit unserem Partner b-plus ein Webinar über smartes Recording und das effiziente Management von Sensor-Daten für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und autonomes Fahren.

Innerhalb einer Stunde informierten wir, wie die Herausforderungen von OEMs und Tier1s bei der Erfassung und Verarbeitung von intelligenten Rohdaten in der automobilen Entwicklung gelöst werden können: Effizientes Data Recording gekoppelt mit einer smarten Datenverarbeitung und -orchestrierung. In drei Impulsvorträgen mit anschließendem Q&A, in dem Teilnehmende den Referenten live fachspezifische Fragen stellen konnten, wurden folgende Teilbereiche behandelt:

Smart Recording – Intelligente und effiziente Testdatenerfassung im Fahrversuch (Johannes Zangerle, b-plus technologies GmbH)
Die Erfassung von großen Datenmengen ist für Fahrzeughersteller von enormer Bedeutung. Der Aufwand, diese für die Weiterverarbeitung weltweit zu bewegen, steigt mit jedem gesammelten Bit. Durch das Konzept Smart Recording, das auf der AVETO Toolbox basiert, gelingt es, die enormen Datenmengen bereits am Entstehungsort vorzuselektieren. Nur essentielle Grenzfälle, die für die Absicherung und das Training neuronaler Netze wertvoll sind, werden aufgezeichnet und für die Weiterverarbeitung an das Data Center eingespeist.

Hybride Cloud Infrastrukturen – Big Data in der ADAS Entwicklung strategisch optimiert verwalten (Frank Krämer, IBM Deutschland GmbH)
Nach der Datenerfassung und Einspeisung dieser ins Rechenzentrum ergibt sich die Herausforderung, die großen Datenmengen in geeigneten Infrastrukturen zu speichern. Intelligentes AD-Datenmanagement für hybride Cloud-Infrastrukturen ermöglicht IBM mit Red Hat Openshift und IBM Spectrum Fusion. Die Lösungen sind linear skalierbar, resourcenschonend und effizient, da Daten nicht mehr an verschiedenen Standorten gespeichert werden müssen.

Datenorchestrierung im optimalen Rhythmus und Zusammenspiel der ADAS-Wertschöpfungskette (Alexander Raabe, IBM Deutschland GmbH)
Die ideale Speicherung von Big Data beinhaltet ebenso Management und Orchestrierung der Daten rund um den Datenfluss. Skalierbare und leicht anzupassende Datenverwaltung von Automotive Testdaten ermöglicht die containerisierte Anwendung IBM AREMA. Die Plattform bietet beispielsweise Szenenmanagement mit Videoplayer, Punktwolkenplayer und Metadatenmanagement. Dateien können von Anwendern remote geuploadet, Projekte reportet und Aufgaben gemanaged werden.

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