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Scale AI > 实例探究 > 利用综合数据增强自主卡车运输:Kodiak 机器人案例研究
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Enhancing Autonomous Trucking with Synthetic Data: A Kodiak Robotics Case Study

技术
  • 网络安全和隐私 - 身份认证管理
  • 传感器 - 自动驾驶传感器
适用行业
  • 塑料
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
用例
  • 自主运输系统
  • 虚拟培训
服务
  • 系统集成
  • 培训
挑战
Kodiak Robotics 是一家自主技术公司,正在为长途卡车运输行业开发自动驾驶功能。该公司使用独特的传感器融合系统和轻量级地图解决方案来导航高速公路驾驶并高效地运送货物。然而,该公司在训练软件处理罕见场景(例如行人在高速公路上行走)方面面临着重大挑战。这些边缘情况对于生产级自动驾驶汽车系统至关重要,但事实证明,收集足够多的真实示例来可靠地训练模型非常困难。
关于客户
Kodiak Robotics 是一家位于加利福尼亚州山景城的自主技术公司,正在彻底改变长途货运行业。该公司正在开发自动驾驶能力和技术,以导航高速公路驾驶的各个方面,并高效、准时地运送货物。该团队由多名自动驾驶行业资深人士组成,致力于打造全球最高效、最可靠、最受尊敬的端到端交付解决方案。 Kodiak 的独特方法涉及利用传感器融合系统与轻量级地图解决方案相结合。
解决方案
为了克服这一挑战,Kodiak Robotics 与 Scale 合作提供合成数据,通过模拟行人来增强其现有的地面实况训练数据。 Scale 独特的人机交互合成数据生成流程可创建多样化且真实的合成数据。经过训练的任务人员会验证合成行人的位置和姿势,以确保合成数据是真实的。数据通过与 Kodiak 现有注释管道相同的仪表板和 API 提供,确保无缝集成。此外,Kodiak 使用 Nucleus 来识别数据集中存在需要改进模型的边缘情况的特定场景。这包括建筑工人在场以及车辆在桥下行驶的场景。
运营影响
  • The use of synthetic data has significantly improved Kodiak's ability to handle edge cases in autonomous trucking. By centralizing all their data, including multiple labeling projects and raw, unlabeled data, into a single dataset, the team can quickly iterate on model experiments, query for specific attributes or metadata on the fly, and close the loop for a more end-to-end data and model management system. Going forward, the team can review both insights and model metrics in Nucleus to identify scenes with poor IoU (intersection over union) and curate subsets of data where their model wasn't performing well, in which additional synthetic data might be helpful. This approach has enhanced the robustness of Kodiak's autonomous trucking model, making it more reliable and efficient.

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