Datenspeicherlösung für fahrerlose Transportsysteme & autonomes Fahren
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Die hohen Datenverarbeitungs-Anforderungen für autonomes Fahren

Große Mengen an Straßendaten werden erzeugt
Hochentwickelte Systeme für autonomes Fahren erzeugen extrem große Mengen an Straßendaten und auf Level 4 (vollständig autonom) gibt es 3-5 mal mehr Testdaten verglichen mit Level 3: Hunderte von TB müssen jeden Tag importiert und gespeichert werden. Von allen gesammelten Daten müssen ungefähr 15 % vorverarbeitet werden, zusammen mit PBs an Daten, die für über ein Jahrzehnt gespeichert werden müssen.
Für ein Service-Set sind mehrere Protokolle erforderlich
Testdaten-Übertragung, Import, Vorverarbeitung, Training, Simulation und Ergebnisanalyse erfordern verschiedene Protokolle, einschließlich Objektspeicherung, Network Attached Storage (NAS) und Hadoop Distributed File System (HDFS). Verschiedene Daten werden radikal voneinander isoliert, so dass das Kopieren der Daten länger dauert als Verarbeitung und Analyse, was die Effizienz extrem beeinträchtigt.
Komplexe Service-Modelle und hohe Leistungsanforderungen
Es gibt verschiedene Typen von Straßentestdaten-Sensoren und komplexe Input/Output-Modelle. Für das Fahrzeugmodell-Algorithmus-Training und die Funktionssimulation ist eine IT-Infrastruktur mit extrem hoher Leistung erforderlich.Vorteile