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台灣新創Turing Drive利用AWS加速實現自駕車願景

IDC預測 ,2020到2024年全球L1至L5等級自駕車的年複合成長率將達18.3%。隨著5G技術與基礎建設在台持續演進與普及,這一全球趨勢也不斷影響台灣自駕車市場的發展。台灣本土自駕車新創公司台灣智慧駕駛(Turing Drive)就在透過AWS的雲端科技及其在台設立的AWS IoT Lab物聯網實驗室資源,提升處理來自車輛、道路和交通號誌等龐大資料的效率,讓團隊不斷精進新世代的自動駕駛技術,打造安全的自駕車產品。

Turing Drive的技術核心為CPU、GPU平行運算,並且在結合GPS、光達、雷達、影像、車體慣性導航等優勢下,以資料融合定位技術為客戶提供最佳應用方案。自創立以來,一路從封閉環境的桃園農業博覽會、台中麗寶樂園,到台北信義路公車專用道和桃園青埔中型自駕巴士的開放式場域,一步步在多種實際道路場景中累積上路經驗。

Turing Drive的應用方案服務不同用戶,而不同用戶都會使用不同廠牌提供的硬體,造成在實際操作時遇到諸多棘手問題,而AWS IoT Lab物聯網實驗室團隊透過動手實作協助客戶解決各類場域問題,經過多次測試和驗證提供給客戶客製化的範例程式碼交付(code delivery)。

本次就幫助Turing Drive正確使用和搭配不同廠商的硬體方案以達到最大效益。Turing Drive使用AWS IoT Device SDK,透過MQTT over TLS1.2安全機制加密協定與AWS IoT Core連結,在安全的環境下讓開發團隊能夠遠距登入自駕車系統做軟體更新或回收資料等指令,大幅縮短開發和調校程式的時間,解決工程師必須到現場插拔硬碟的流程。

其次,創新自動駕駛技術的過程中,有效管理並應用蒐集來的大量資料極其重要。每輛配備進階感測器的汽車,每小時最多可以產生2TB的資料,以人工處理實體硬碟的資料存取已不再有效率。因此,在AWS IoT Lab物聯網實驗室建議下,Turing Drive選擇 AWS IoT Core服務,在無需佈建與管理伺服器的情況下,將裝置資料及感測器資料連線集中串聯至雲端,讓團隊能省去數週甚至數月的時間,在幾天之内就可以完成網路服務佈建,從而能更快地整理資料庫中的資料,持續優化自駕車路線。

最後,在自駕車運行所錄製的影像資料處理上,Turing Drive運用Amazon Kinesis Video Streams(Amazon KVS),安全且便利地將終端裝置的影像資料傳到AWS雲端,運用機器學習進行分析處理,讓Turing Drive不用再耗費人力傳輸影像資料,也幫助開發團隊更輕鬆地運用後續資料。

Turing Drive執行長沈大維認為,在未來十至二十年,新世代的智慧車輛會趨向平台化發展,除了智慧城市的硬體環境外,AWS雲端服務也是不可或缺的一環,這是因爲雲端技術可以幫助建構數位基礎設施,整合道路號誌及車輛運行資料。

沈大維表示:「數位基礎設施透過雲端服務與不同的載具、路口設備、號誌等交通管理的中心結合應用,才能將手中握有的資料及取得的洞察發揮最大化效用。借助AWS IoT Lab物聯網實驗室服務和經驗,我們大幅提升了研發自動駕駛技術的時間及效率。Turing Drive會持續透過AWS推動新世代智慧車輛的數位基礎設施産品。」

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