Accelerating Autonomous Vehicle Development with IoT

技术

平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
机器人 - 自动导引车 (AGV)

适用行业

汽车
水泥

适用功能

产品研发

用例

自主运输系统
车辆性能监测

挑战

Incite 是一家为全球最大的汽车制造商提供快速 OEM 汽车数据 (ROAD) 平台的公司，在处理测试车队生成的大量非结构化数据方面面临着重大挑战。这些数据对于构建更安全的自动驾驶汽车至关重要。然而，频繁的性能问题使得 Incite 难以提供客户可以轻松使用的车队行为指标。此外，客户必须花费数小时手动搜索各个文件以获取所需的数据，这大大减慢了产品开发速度。摄取 TB 级数据并使其在最终用户仪表板中可见的过程需要两到三周的时间，这是开发过程中的主要瓶颈。

关于客户

Incite 的客户是一些全球最大的汽车制造商，他们致力于开发更安全的自动驾驶汽车。这些汽车制造商依靠 Incite 提供的快速 OEM 汽车数据 (ROAD) 平台来处理其测试车队生成的大量非结构化数据。这些数据对于自动驾驶功能的开发和部署至关重要。客户之前在访问和分析所需数据方面面临挑战，这减慢了他们的产品开发速度。他们必须手动搜索各个文件中的数据，并且将数据提取到最终用户仪表板需要数周时间。

解决方案

为了克服这些挑战，Incite 将 Databricks Lakehouse 平台集成到其 ROAD 平台中。该平台可处理数百 TB 的数据点和规模，以支持团队开发高速公路自动驾驶、防止停车场碰撞和在社区街道上导航等功能。通过这种集成，Incite 现在可以获取 TB 级的数据，并在不到 12 小时内将其显示在最终用户仪表板中。此外，借助 Databricks SQL，Incite 的客户可以执行结构化和临时分析，以探索主车辆并在车辆、驾驶场景、车辆软件版本和驾驶条件的多个维度上探索主车辆和特征事件行为。为了纠正错误的客户端数据，Incite 使用 Databricks Delta Lake，这与执行回滚相比可以节省时间。 Incite 还与 Databricks 合作开发更强大的地理空间功能，这将有助于检测客户软件中的异常情况并防止车祸。

运营影响

The integration of the Databricks Lakehouse Platform into Incite's ROAD platform has significantly improved the operational efficiency of Incite and its clients. The ability to ingest and make data visible in end-user dashboards in less than 12 hours has accelerated the development process. The use of Databricks SQL for structured and ad hoc analysis has made it easier for clients to explore and understand vehicle and feature event behavior. The use of Databricks Delta Lake for correcting bad client data has saved time compared to performing rollbacks. The development of stronger geospatial capabilities will further enhance the ability to detect anomalies in clients’ software and prevent car crashes. Overall, the solution has not only improved the speed and efficiency of data processing but also the quality and safety of autonomous vehicle technology.

数量效益