自律走行車がエッジの境界を押し広げている

自律走行車がエッジの境界を押し広げている

テキサス州の道路では、自律走行車がまもなく運転される可能性があります。 テキサス州運輸省は、CAV推進の中心点となるコネクテッド・アンド・オートノミック・ビークル(CAV)タスクフォースを創設する計画を発表したばかりです。 CAVタスクフォースは、企業がCAVテクノロジに関する革新的なアイデアをビジネスにやさしい方法で追求できるようにすることで、コネクテッドカーおよび自律走行車両の公道走行を可能にする2017法の制定に基づいて構築されます。

テキサス州は、自律走行車の開発を奨励する唯一の州ではありません。 2018で、アリゾナは研究とテストを容易にするために自動化された移動性の協会を開設しました、そしてカリフォルニアとバージニアは同じくテスト施設を作成しました。 これらの州は、事故の数を減らし、時間の経過とともに道路の安全性を向上させる可能性があるため、自律走行車の進歩に関心があります。

自律走行車はまた、生活の質と経済的利益を伴って個人的および商業的な移動性を想像する機会を提供します。 たとえば、CAVテクノロジを使用すると、高齢者や障害のある人など、他の人からの交通手段を利用してヘルスケアにアクセスする人の移動性を高めることができます。 消費者が要求に応じて自律走行車を召喚することを可能にするであろう購読サービスのための計画もある。

すべての約束のために、自律走行車は莫大なコンピューティング課題を提示します。 各車両は1時間あたり1TBから5TBまでの生データを生成します。主に車の高精細カメラとLIDARスキャナーでキャプチャされた画像ファイルです。 車はその周りで何が起こっているのかを理解する必要があるので、データの大部分は車の搭載コンピュータによって処理されます。 データの送信に関連する待ち時間が データセンター リアルタイムの意思決定には大きすぎるため、自律走行車は通常2kWから5kWの計算能力を持ちます。

しかし、すべてのデータをリアルタイムで処理する必要はありません。 そのうちのいくつかは、マッピング、ルーティング、予防保守機能、および車両を運転する機械学習アルゴリズムのトレーニングのために保存されています。 オンボード処理は電力を浪費するので、分析のためにこのデータをデータセンターに送信することは意味があります。 問題は、ワイヤレスのときにデータを送信する方法です。 接続性 普遍的に利用可能または費用対効果が高いというわけではありません。

ほとんどの自律走行車は電気式なので、定期的に充電する必要があります。 飛行機が空港のゲートまたは格納庫にあるときに航空機のエンジンデータがダウンロードされるのと同じように、これにより、車両にプラグを差し込んで充電しながらデータをダウンロードする機会が与えられます。 そして、このデータを中央のデータセンターや クラウドエッジデータセンターでローカルに処理して分析することは理にかなっています。

論理的には、それほど複雑ではありません。 CAVの開発は、主に貨物輸送、現地配送、公共交通機関などのフリートユースケースに焦点を当てています。 これらのフリート車両は大規模施設で充電する必要があり、エッジデータセンターの機能を備えた常識的な場所となります。

ただし、フリート施設にエッジデータセンターを構築するには、独自の課題があります。 オペレータは、冷却と電力管理を組み込んだモジュール式の自己完結型インフラストラクチャが必要になります。 これらの施設にはIT担当者が配置されないため、遠隔監視と管理、および高度な自動化が重要になります。

エッジデータセンターに対する需要は、モノのインターネット(Internet of Things)および最小の待ち時間で大量のデータを処理する必要性と共に増大しています。 自律型車両は、オンボードコンピューティングとフリート施設でのローカライズされた処理によって、単に境界の境界を押し広げています。

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