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返回 驱动驶向未来的车轮——无人驾驶中的云计算应用

2020-06-16

想象一下,在科技高度发展的未来,我们的生活会变成什么样?无数科幻大片已经给我们描绘了未来的生活蓝图,其中一个非常经典的场景即自动驾驶。车辆作为代步工具,其发展历程从如何安全、舒适地驾驶一步步进阶到如何能够实现自动驾驶,人类对交通工具的改造已经从提高驾驶效率到思考如何将人从驾驶的枯燥劳动中解放出来。

无人驾驶给人类真正带来的解放,是把车上的时间解放出来,在无人驾驶时代,汽车不仅是一个交通工具,而是变成一个移动的生活空间。

——蔚来汽车创始人、董事长李斌

未来自动驾驶汽车部署的传感器,将会产生大量的数据,所以汽车离不开云服务。未来「云+汽车」将变成一个信息、数据的采集工具。车辆将收集的数据信息回传到云端进行深度学习,再通过远程升级为汽车带来新的能力,而汽车也能产生新的数据,通过这样的循环可以打造更安全的自动驾驶。汽车以前只是交通工具,是冷冰冰的机器,但今天有了人工智能,它可以分析车主或者乘客的声音、生物识别的特征,汽车在未来会变成一个有温度的智能伙伴。

自动驾驶主要依靠传感器感知周围环境信息,并自行作出驾驶行为决策,控制车辆到达既定目的地。其核心在于深度的AI算法,但这又依靠海量大数据、高性能计算。使用云计算,每辆汽车都能够与路上的其他汽车“交谈”。在未来的自动驾驶汽车中,数据是驱动汽车的燃料。

这些车辆数据存在于自主应用程序和操作系统中。另外,地图数据来自三维、高清地图和车载导航系统。更不用说,被写入和读取的数据,它们来自于汽车中的: 仪表板相机、数字集群、驾驶记录、远程信息处理网关、V2X通信系统等等。随着这些数据的增长,汽车可能很快就会面临超过1TB的数据存储和处理需求。因此需要一种新的数据基础设施解决方法。只有通过捕捉和分析数据,自动驾驶汽车才能对不断变化的路况做出反应,并在瞬间做出驾驶决策。

云存储解决大数据感知系统的数据存储需求

通常来说,司机在路上驾驶就是处理大量数据的过程: 这些数据来源于天气模式、路况、交通运动、行人等等。自动驾驶汽车使用各种工具来“看到”前方道路。这些包括成像系统、雷达、加速度计、遥测、陀螺仪等等。这就产生了大量的数据,大约每天平均1.5小时的驾驶时间就会生成4TB数据。保时捷咨询公司(Porsche Consulting)战略高级经理乔什•米勒(Josh Miller)说:“我们开始将汽车视为具备有高存储和高计算能力移动数据平台。

有孚云对象存储服务凭借着位于北京、上海、深圳的服务器集群,能够满足自动驾驶中超大规模的数据存储需求。分布式结构自带良好的扩展性,能够轻松处理PB级存储,scale-out存储架构能够对整体性能进行提高,实现高效扩容。

云计算解决驾驶行为决策中的数据计算分析需求

行驶过程中,如何将车辆控制好,这样的驾驶行为决策,在路况简单时,过去传统的方式是基于规则的判定。而在未来更复杂的环境,是基于数据驱动的驾驶行为的决策。因此自动驾驶的实现对于数据的计算和分析提出了非常高的要求。

Hadoop是无人驾驶中常用的大数据系统,作为开源的分布式数据处理系统架构,Hadoop主要面向存储和处理成百上千的结构化、半结构化或非结构化的大数据。Hadoop提供的MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题,将它们分配到成百上千个处理节点之上,再将结果汇集到一个小数据集当中,从而更容易分析得出最后的结果。

有孚网络的裸金属既具备传统物理服务器卓越性能,又具备云主机的便捷管理平台,兼具传统托管服务器带来的稳定性能与云中资源高度弹性的优势。适用于部署 Hadoop 大数据系统,对服务器的计算性能、稳定性、实时性等要求很高的无人驾驶场景。

Josh Miller在谈到未来的车内体验说:“无人驾驶将是一个随着时间和技术升级而进化的生态系统。”在不久的将来,无人驾驶技术将会越来越多地得到应用,有孚网络将为无人驾驶的发展和广泛应用提供技术支持。