פרויקט הערות LiDAR עבור כלי רכב אוטונומיים של SmartCity
סקירת הפרויקט
SmartCity, אזור מטרופולין שצומח במהירות, יזם פרויקט שאפתני להחדרת כלי רכב אוטונומיים (AV) לתחבורה ציבורית. כדי להבטיח הפעלה בטוחה ויעילה של AVs אלה, הם נזקקו לכמות עצומה של LiDAR ונתוני מצלמה עם הערות מדויקות המייצגות את הסביבות המגוונות של העיר. SmartCity שיתפה פעולה עם Shaip, חברה מובילה לניתוח נתונים, כדי לטפל במשימה מכריעה זו.
על שייפ הוטל להעיר 15,000 פריימים של נתוני חיישנים שנאספו מרחובות SmartCity. כל פריים הכיל נתונים מ-3 Velodyne VLP-32C LiDAR ו-4 מצלמות ברזולוציה גבוהה, ללכוד מגוון רחב של תרחישים עירוניים
אתגרים
נפח ומורכבות
כמות הנתונים העצומה והדרישה להערות דו-ממדיות ותלת-ממדיות הציבו אתגר משמעותי.
סביבות מגוונות
הנוף המגוון של SmartCity, ממרכזים עירוניים צפופים ועד אזורים פרבריים, דרש אסטרטגיות הערות ניתנות להתאמה.
עֲקֵבִיוּת
שמירה על מזהי אובייקט עקביים על פני חיישנים שונים ומסגרות מרובות הייתה חיונית לאימון מודלים אמינים של AI.
חששות בנוגע לפרטיות
הבטחת שכל המידע המאפשר זיהוי אישי היה מוסווה כראוי תוך שמירה על נתונים שימושיים.
ציר זמן הדוק
SmartCity נזקקה שהפרויקט יושלם תוך 4 חודשים כדי לעמוד בלוח הזמנים של פריסת AV שלהם.
הגישה של שייפ
איוש
הרכיב צוות של 50 כותבים מנוסים, 10 בקרי איכות ו-3 מנהלי פרויקטים.
כלים מותאמים אישית
פיתחה תוכנה קניינית המשלבת זרימות עבודה של הערות דו-ממדיות ותלת-ממדיות, תוך שיפור היעילות והעקביות.
הדרכה
ערך מפגשי הדרכה אינטנסיביים על דרישות ההערות הספציפיות והנחיות הפרטיות של SmartCity.
אוטומציה
השתמש בהערה מקדימה בעזרת AI כדי להאיץ את התהליך, במיוחד עבור עצמים נפוצים כמו מכוניות והולכי רגל.
תוֹצָאָה
- השלים את הפרויקט תוך 3.5 חודשים, שבועיים לפני המועד.
- השיג 99.7% דיוק הערות, מעבר לציפיות של SmartCity.
- בישר בהצלחה מעל 450,000 אובייקטים ייחודיים בכל הפריימים.
- שמר על מזהים עקביים עבור 98% מהאובייקטים על פני מספר פריימים.
- מסווה כראוי את כל לוחיות הרישוי והפנים, תוך הבטחת ציות לפרטיות.
סיכום
הביצוע המוצלח של שייפ של פרויקט הערות LiDAR בקנה מידה גדול זה שיחק תפקיד מרכזי ביוזמת הרכב האוטונומי של SmartCity. הפרויקט הדגים את החשיבות של שילוב כותבים אנושיים מיומנים עם כלים מתקדמים הנעזרים בבינה מלאכותית כדי לטפל במשימות הערות נתונים מורכבות מרובות חיישנים ביעילות ובדייקנות.
הנתונים המוערים האיכותיים אפשרו ל-SmartCity לאמן את מערכות ה-AV שלהם בצורה יעילה יותר, והפחיתו את הזמן הדרוש לבדיקות בעולם האמיתי ב-30%. ההערות העקביות והמדויקות שיפרו במיוחד את יכולות המעקב וחיזוי האובייקטים של ה-AVs בסביבות עירוניות מורכבות.
