Di dalam Kendaraan Otonom Masa Depan:Dari Bukti Konsep ke Realitas
Industri otomotif telah berkembang pesat. Dan teknologi untuk membangun mobil self-driving dan kendaraan otonom bukan lagi fiksi ilmiah. Saya akui bahwa pasti menggoda untuk memikirkan dunia masa depan sebagai penuh dengan kendaraan zaman ruang angkasa, semuanya dengan anggun melintasi dunia dengan presisi yang diatur dengan cermat. Satu-satunya hal yang saya harap tidak terjadi adalah bahwa orang-orang di masa depan semua dipaksa untuk mengenakan jumpsuit perak mengkilap yang sama, seperti di film-film. Siapa yang mencetuskan ide itu?
Realitas tentu jauh lebih beragam. Dan itu tentu saja berlaku untuk lingkungan teknologi di balik kendaraan otonom masa depan - terutama pada tahap Proof of Concept. Selain lingkungan pengembangan yang unik dan menuntut, Anda akan dikelilingi oleh beragam kaleidoskopik aplikasi on-premise dan cloud yang dibuat khusus, yang semuanya harus dapat berkomunikasi satu sama lain dengan mulus. Ini benar-benar proyek yang membutuhkan sistem Industrial Internet of Things (IIoT) yang sangat otonom untuk menghidupkan konsepnya. Dan memastikan semuanya bekerja sebagai satu kesatuan dan melakukannya dengan andal adalah tempat RTI dapat membantu Anda mengubah proyek Anda ke tingkat yang lebih tinggi.
Tuan-tuan, nyalakan mesin Anda
Seperti yang telah saya sebutkan di blog sebelumnya, saya telah berada di sini di RTI selama hampir empat tahun. Dan hanya dalam rentang waktu itu, kami telah menyaksikan peningkatan besar dalam jumlah produsen yang terjun lebih dulu ke dalam proses pembuatan kendaraan otonom. Peran saya adalah bekerja dengan tim penjualan kami, mitra kami, dan pelanggan strategis kami untuk membantu semua orang sukses, karena ini adalah area di mana RTI memiliki banyak hal untuk ditawarkan.
Tetapi kapan waktu yang tepat untuk menghubungi kami untuk meminta bantuan? Saat Anda melewati fase Proof of Concept, Anda harus menegosiasikan hambatan sesekali di sepanjang jalan. Pertama-tama, sebuah sistem untuk kendaraan otonom harus mampu melakukan tiga hal utama:Merasakan lingkungan, memproses data tentang lingkungan itu, dan kemudian bertindak berdasarkan informasi itu di dalam lingkungan. Dan itu pada dasarnya adalah siklus atau lingkaran yang terjadi berulang-ulang. Namun jumlah data yang dihasilkan - dan kecepatan pemrosesannya - dapat dengan cepat menjadi berlebihan.
Tantangan umum di sisi sistem kendaraan otonom
Untuk menguraikannya sedikit, ketika kita melihat mobil self-driving, ia harus memiliki paket sensor yang melihat lingkungan, dan itu dapat berkisar dari teknologi tingkat bantuan pengemudi yang sederhana hingga kendaraan yang lebih rumit, sangat atau sepenuhnya otonom. Ini akan menentukan tingkat kesetiaan dan berapa banyak data yang akan Anda kumpulkan dari sensor LIDAR, sensor radar, aktuator, dan titik input lainnya. Dan kami menyebutnya sensor fusion, atau data fusion, karena ini hanya berfungsi jika semua komponen ini dapat berbagi data satu sama lain dan menyetujui keakuratan kesimpulan.
Dan kemudian ada bagian berpikir, di mana sistem harus menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah, seperti:"Oke, apa yang harus saya lakukan dengan informasi ini? Apakah saya akan belok kiri? Apakah saya akan lurus? Apakah saya akan belok kiri? akan berbelok ke kanan? Apa yang terjadi di lingkungan ini?" Menganalisis berbagai faktor sementara seperti orang atau sepeda atau mobil, dan kemudian membuat keputusan dan perencanaan. Dan tentu saja, mobil tersebut kemudian akan melakukan beberapa tindakan fisik yang pada gilirannya mengubah lingkungan tersebut, sehingga siklusnya dimulai dari awal lagi.
Jadi tantangannya benar-benar tentang konektivitas tingkat tinggi:Sistem Anda hanya sebaik kecepatan dan kualitas di mana Anda dapat menangkap dan memproses data. Dan kemudian ketika Anda menambahkan hal-hal seperti menghubungkan ke cloud dan menghubungkan ke sistem lain, sekarang Anda memiliki koneksi eksternal juga, yang juga merupakan bagian dari solusi konektivitas Anda. Jadi, ini benar-benar sistem terdistribusi yang sangat kompleks dengan banyak komponen, semuanya dalam paket yang sangat ketat. Tapi apa yang mengikat semuanya? Itu perlu dibangun di atas kerangka kerja IIoT fleksibel yang skalabel secara besar-besaran agar Anda dapat mengimbangi pesaing, standar industri, dan sejumlah variabel lainnya.
Di mana RTI masuk:DDS berikutnya dan konsep bus data berlapis
Skalabilitas besar-besaran adalah premis inti dari setiap sistem yang sangat otonom. Dan kebenaran ini terutama berlaku di dunia mobil otonom, karena bahkan tim pengembang terbaik pun bisa menjadi buta karena lonjakan kompleksitas dalam membangun sistem yang berjalan di bawah kondisi pengujian yang terkontrol, versus sistem yang benar-benar siap untuk digunakan. pasar. Untuk keluar ke pasar dan berfungsi dengan semua pengawasan pers dan kasus uji baru yang akan diminta oleh masyarakat umum biasanya menambahkan lapisan baru persyaratan misi-kritis pada sistem yang sejauh ini tidak diperhitungkan oleh siapa pun.
Apa yang selalu saya katakan kepada orang-orang adalah ketika Anda mencapai tahap itu - di mana Anda ingin sesuatu bekerja dengan andal dan membuatnya menjadi produksi - maka di situlah kami dapat membantu. Karena RTI dapat memberikan landasan yang sangat andal bagi Anda untuk membangun perangkat lunak. Dan kami telah melakukannya selama bertahun-tahun, bekerja dengan sistem otonom untuk militer jauh sebelum itu menjadi kata kunci di industri otomotif. Ada sedikit keuntungan dalam mencoba melakukan semuanya sendiri, terutama jika Anda dapat memanfaatkan keahlian RTI untuk menangani beberapa tantangan yang sulit, seperti infrastruktur perangkat lunak dan komunikasi.
Perangkat lunak Connext DDS kami adalah contoh yang bagus dari kemampuan ini, karena menggunakan databus berlapis untuk mengelola komunikasi. Databus berlapis adalah konsep dan istilah yang dikembangkan oleh Industrial Internet Consortium (IIC), di mana RTI menjadi anggotanya. Kami membantu menulis beberapa dokumen dan spesifikasi. Dan salah satu hal yang dihasilkan dari pekerjaan itu saat berkolaborasi dengan perusahaan lain adalah menciptakan databus berlapis yang memungkinkan Anda mengidentifikasi berbagai bidang kontrol atau informasi dalam suatu sistem. Selain kontrol penuh terhadap lingkungan, Anda tiba-tiba dapat menentukan Kualitas Layanan yang menentukan bagaimana data harus mengalir di antara aplikasi untuk kasus penggunaan yang berbeda, termasuk keandalan, bandwidth, dan latensi.
Konsep databus berlapis ini memungkinkan kita untuk menggunakan standar yang sama di seluruh ekosistem. Dan kami dapat menetapkan kondisi dan aturan yang berbeda tentang bagaimana data tersebut dikelola untuk berbagai bagian sistem. Hal ini memungkinkan kita untuk memiliki cara yang sangat standar untuk berkomunikasi antara sistem yang berbeda, tanpa harus menambahkan protokol dan gateway baru atau jembatan lainnya. Sebagai bagian dari Connext DDS, databus berlapis secara alami memungkinkan Anda menemukan kondisi berbeda ini untuk penggunaan data agar dapat diandalkan dan dapat diulang.
Pada akhirnya, yang kami inginkan adalah membebaskan tim pengembangan Anda untuk fokus membangun mobil masa depan. Tetapi ketika datang ke kerangka konektivitas, mengapa menemukan kembali roda? Lihat lembar data ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang Connext DDS dan cara menanganinya di industri otomotif.
