Tworzenie map na dużą skalę na potrzeby precyzyjnej jazdy autonomicznej

Ten czołowy światowy producent map o wysokiej rozdzielczości, wspierający w szczególności rozwój autonomicznej jazdy, zwrócił się do nas z prośbą o wzmocnienie swoich działań badawczo-rozwojowych. W skład zespołu wchodzili specjaliści zajmujący się oprogramowaniem oraz innowacjami w dziedzinie mobilności cyfrowej. Ich misją jest przejście od poziomu automatyzacji SAE 3 do poziomu SAE 5.

Aby to osiągnąć, uruchomili szeroko zakrojony projekt mający na celu opracowanie platformy oprogramowania, która rejestruje, analizuje i przetwarza dane z czujników 360 stopni zebrane w rzeczywistych warunkach ruchu drogowego. Dane te stanowią podstawę do tworzenia wielowarstwowych map o wysokiej rozdzielczości, wykorzystywanych do lokalizacji i nawigacji przyszłych pojazdów autonomicznych.

Czego potrzebował klient

System prototypowy klienta został zamontowany na relingach dachowych SUV-a i wyposażony w wiele czujników LiDAR, kamer oraz system nawigacji inercyjnej (INS). Wcześniej ich rozwiązanie stanowiło połączenie IMU z żyroskopem światłowodowym (FOG) oraz zewnętrznego oprogramowania do przetwarzania a posteriori. Zapewniało ono akceptowalną dokładność, jednak brakowało mu funkcji automatyzacji, a jego skalowanie było kosztowne.

Główne wymagania obejmowały:

Zautomatyzowane procesy przetwarzania a posteriori: Rozwiązanie sterowane przez API, zdolne do automatycznego obsługiwania dużych wolumenów danych w ramach ich infrastruktury chmurowej.

Skalowalność i efektywność kosztową: System zoptymalizowany pod kątem wdrożeń na dużą skalę w setkach pojazdów testowych, bez konieczności stosowania droższego sprzętu czy licencji.

Łatwość obsługi: Wydajne, a zarazem intuicyjne oprogramowanie PPK, które upraszcza przetwarzanie danych o wysokiej precyzji, zachowując jednocześnie dokładność i wydajność.

Wysokiej klasy parametry inercyjne: System INS oferujący dokładność i stabilność na poziomie FOG, przy jednoczesnym zachowaniu kompaktowych rozmiarów i przystępności cenowej technologii MEMS.

Jak to się wszystko zaczęło

Współpraca rozpoczęła się latem 2021 roku. Wstępne analizy wykazały dużą zgodność między potrzebami klienta a naszym planem działania. Nasz zespół ściśle współpracował z zespołem inżynierów klienta w celu dostosowania i rozszerzenia możliwości oprogramowania.

Nasz zespół, w skład którego wchodzili analitycy biznesowi, programiści i menedżerowie produktu, ściśle współpracował i wspólnie opracowywał rozwiązania. Po dokładnej analizie wyzwań stojących przed klientem zaproponowaliśmy indywidualnie dostosowane podejście, które odpowiadało jego kluczowym potrzebom.

• Nasz zespół w SBG Systems zaproponował połączone rozwiązanie sprzętowo-programowe. Zostało ono zbudowane wokół dwuantenowego systemu Apogee INS oraz pakietu oprogramowania do post-processingu Qinertia. To „zwycięskie połączenie” zostało zaprojektowane z myślą o mobilnym mapowaniu i zastosowaniach R&D w pojazdach autonomicznych.
• Automatyczne przetwarzanie (CLI): W Qinertia wprowadzono nową, ważną funkcję: interfejs wiersza poleceń (CLI). Dzięki temu rozwiązaniu w pełni zautomatyzowany postprocessing danych stał się możliwy bez ręcznej interwencji użytkownika. Rozwój ten wynikał bezpośrednio z opinii klienta i miał kluczowe znaczenie dla przetwarzania dużych partii danych w jego środowisku chmurowym.
• Ulepszona synchronizacja czasu: Oprogramowanie układowe Apogee zostało zaktualizowane w celu zapewnienia dokładniejszej synchronizacji czasu pomiędzy systemem INS, skanerami LiDAR i kamerami w każdym pojeździe, co gwarantuje wysoce precyzyjne dopasowanie wielu sensorów.
• Integracja z HxGN SmartNet: rozszerzyliśmy sieć Qinertia o obsługę korekt HxGN SmartNet. Poprawiło to globalną dostępność wyższej dokładności pozycjonowania.

Ta współpraca nie tylko rozwiązała bieżący problem automatyzacji klienta, ale także doprowadziła do ewolucji produktu, czyniąc Qinertia bardziej wszechstronnym rozwiązaniem do postprocessingu gotowym do pracy w chmurze.

Wdrażanie rozwiązań w zakresie mapowania pojazdów autonomicznych 

Po udanych próbach i pokazach w 2022 roku klient zintegrował nasze rozwiązanie ze swoimi pojazdami testowymi. Każda jednostka Apogee została zainstalowana w samochodach wykorzystywanych do operacji pozyskiwania danych w Europie, Ameryce Północnej i Azji.

Przez cały okres wdrożenia nasze zespoły ds. rozwoju biznesu, zarządzania produktem, sprzedaży i wsparcia zapewniały szybkie odpowiedzi, zwinny rozwój funkcji oraz przejrzystą komunikację.

Jak przyczyniliśmy się do zmiany na lepsze

Klient zwrócił się do nas z konkretnymi wyzwaniami, a my starannie się nimi zajęliśmy. Zamiast dostarczać standardowe, gotowe rozwiązanie, dodaliśmy specyficzne funkcje do naszego firmware'u i opracowaliśmy nową funkcję w Qinertia, dostarczając w pełni niestandardowe rozwiązanie, dostosowane do ich potrzeb.

W świecie INS jedno rozwiązanie nie jest uniwersalne. Naszą mocną stroną jest zapewnienie, że nasze proponowane rozwiązania faktycznie spełniają unikalne wymagania klienta. Docenili naszą responsywność i zaangażowanie w jakość, co pomogło zbudować długoterminowe zaufanie i dalszą współpracę.

Owocna współpraca

Przez cztery lata partnerstwa klient przeszedł od serii pilotażowej do operacji na dużą skalę – obecnie używanych jest ponad sto jednostek Apogee, a co miesiąc dostarczane są kolejne. Jednostki te wspólnie rejestrują i przetwarzają terabajty danych o wysokiej precyzji każdego tygodnia. Są one wykorzystywane do tworzenia map HD, modelowania trajektorii oraz wspierania zaawansowanych badań nad jazdą autonomiczną.

Najważniejsze wyniki

• Skalowalne operacje na danych: Zautomatyzowane przetwarzanie wsadowe znacznie zmniejszyło nakład pracy ręcznej. Umożliwiło to obsługę ogromnych zbiorów danych z większą szybkością i wydajnością.
• Wydajna dokładność: System INS Apogee osiągnął precyzję droższych systemów opartych na żyroskopach światłowodowych (FOG) przy znacznie lepszym stosunku ceny do wydajności.
• Wdrożenie na skalę globalną: Setki naszych rozwiązań typu „ INS ”, zainstalowanych w samochodach typu SUV, funkcjonują obecnie na wielu kontynentach, umożliwiając ciągłe testy terenowe i weryfikację.
• Ewolucja produktu poprzez współpracę: Opinie klientów bezpośrednio wpłynęły na nowe funkcje Qinertia, z których obecnie korzysta szersza społeczność użytkowników.

Najważniejsze wnioski

Ten długoterminowy projekt podkreślił wartość ścisłej współpracy z klientem i zwinności technicznej. Słuchając potrzeb użytkowników, byliśmy w stanie:

• Zapewnij niezawodne, wydajne i ekonomiczne rozwiązanie.
• Dodaj nowe funkcje automatyzacji do Qinertia.
• Obsługuj dostawy o dużej objętości, zachowując jednocześnie wysoką jakość i szybkość reakcji.

Wnioski

Ta współpraca jest doskonałym przykładem tego, jak elastyczność techniczna, ścisła kooperacja oraz spójny system sprzętowo-programowy mogą przyspieszyć sukces wielkoskalowych programów pojazdów autonomicznych.

Dzięki ciągłym innowacjom i wsparciu nasze rozwiązanie odgrywa kluczową rolę w realizacji celów klienta w zakresie autonomicznej mobilności. Przekształca ono złożone przepływy danych w wydajny i zautomatyzowany proces. Klient wybrał nasze rozwiązanie wyłącznie w tym celu, zastępując nim produkt uznanego konkurenta. Dowodzi to naszej zdolności do dostarczania powtarzalnej wydajności na dużą skalę. Jesteśmy gotowi do skalowania i produkcji map HD dla nowej generacji pojazdów autonomicznych.