一文读懂自动驾驶数据闭环
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使用 AWS Outposts (运行本地 AWS 基础设施和服务)从车队中提取数据以进行本地数据处理。
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使用 AWS IoT Core (将 IoT 设备连接到 AWS 云,而无需配置或管理服务器)和 Amazon Kinesis Data Firehose (将流数据加载到数据湖、数据存储和分析服务中)实时提取车辆T-box数据,该服务可以捕获和转换流数据并将其传输给 Amazon S3(AWS全球数据存储服务)、Amazon Redshift(用标准 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据)、Amazon Elasticsearch Service(部署、保护和运行 Elasticsearch,是一种在 Apache Lucene 上构建的开源 RESTful 分布式搜索和分析引擎)、通用 HTTP 终端节点和服务提供商(如 Datadog、New Relic、MongoDB 和 Splunk),这里Amazon Kinesis 提供的功能Data Analytics, 可通过 SQL 或 Apache Flink (开源的统一流处理和批处理框架,其核心是分布流处理数据引擎)的实时处理数据流。
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删除和转换低质量数据。
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使用 Apache Airflow (开源工作流管理工具)安排提取、转换和加载 (ETL) 作业。
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基于 GPS 位置和时间戳,附加天气条件来丰富数据。
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使用 ASAM OpenSCENARIO (一种驾驶和交通模拟器的动态内容文件格式)提取元数据,并存储在Amazon DynamoDB (NoSQL 数据库服务)和 Amazon Elasticsearch Service中。
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在 Amazon Neptune (图形数据库服务,用于构建查询以有效地导航高度互连数据集)存储数据序列,并且使用 AWS Glue Data Catalog(管理ETL服务的AWS Glue提供数据目录功能)对数据建立目录。
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处理驾驶数据并深度验证信号。
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使用 Amazon SageMaker Ground Truth (构建训练数据集的标记工具用于机器学习,包括 3D 点云、视频、图像和文本)执行自动数据标记,而Amazon SageMaker 整合ML功能集,提供基于 Web 的统一可视化界面,帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习 (ML) 模型。
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AWS AppSync 通过处理与 AWS DynamoDB、AWS Lambda(事件驱动、自动管理代码运行资源的计算服务平台) 等数据源之间连接任务来简化数据查询/操作GraphQL API 的开发,在此使用是为特定场景提供搜索功能。
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