I moderni sistemi automatizzati per l’assistenza al conducente richiedono l’impiego di numerosi sensori per analizzare in modo preciso l’ambiente in cui si muove il veicolo e derivare quindi manovre di guida sicure. Per sviluppare ulteriormente queste soluzioni ADAS e AD, il gruppo tecnologico ha sviluppato ZF Annotate, un sistema di convalida basato su cloud e attivato dall’Intelligenza Artificiale.
Dati precisi e affidabili si dimostrano essenziali per lo sviluppo di sistemi a vanzati di assistenza nei veicoli. Telecamere, radar, lidar o sensori ultrasonici forniscono di continuo informazioni dalle quali il veicolo crea un’immagine tridimensionale dell’ambiente che lo circonda. I sistemi devono riconoscere, per esempio, una gran varietà di oggetti in tempo reale, inclusi veicoli, persone, corsie e segnali stradali.
Questi dati provenienti dai sensori devono essere elaborati digitalmente in modo corretto, così che il veicolo riceva sempre “dati empirici veri” – conosciuta nel settore come “ground truth” – per calcolare e implementare una funzione di guida basata su di essi. La comparazione tra l’informazione raccolta dai sensori e un set di sensori di riferimento affidabili e ad alta precisione aumenta l’accuratezza. Qui entra in gioco ZF Annotate.
Basandosi sui dati del veicolo e sulle registrazioni aggiuntive dei dati dei sensori ZF (la misurazione di riferimento) la soluzione basata sul cloud fornisce la "ground truth". ZF Annotate agisce come una configurazione ridondante, indipendente dal set di sensori che devono essere verificati e si confronta con le stesse informazioni durante la guida su strada. I dati registrati vengono poi caricati nel cloud e analizzati. Grazie all’intelligenza artificiale, tutti gli oggetti rilevanti sono accuratamente contrassegnati, classificati, attribuiti a numeri identificativi unici, e gli oggetti in movimento sono tracciati. Queste informazioni su ogni oggetto fanno parte della descrizione completa del modello dell’ambiente – la “ground truth”. Dopo questa “annotazione”, il software fornisce una misura di confronto estremamente precisa. Ciò colloca allo stato dell’arte ZF Annotate, una soluzione di convalida supportata dall’Intelligenza artificiale per testare e addestrare i moderni sistemi ADAS/AD dal Livello 2+ al Livello 5.
«ZF Annotate associa i vantaggi di un set di sensori di riferimento robusto e indipendente con un servizio cloud scalabile che impiega algoritmi di tracciamento intelligenti in 2D e 3D» spiega. Holgrr Klein, presidente del consiglio dia amministrazione. «Precedenti sistemi analoghi si basavano principalmente su annotazioni 2D per la convalida dei dati di riferimento, mappando così l’ambiente a distanza e con un angolo orizzontale. ZF Annotate, con la sua capacità in 3D, aggiunge ai dati informazioni sull’altezza. “Questo rende la nostra soluzione una intelligente ‘fabbrica cloud’ unica in questo settore, capace di ottimizzare sotto diversi aspetti un servizio che in precedenza richiedeva molta manodopera e costi elevati».
«I dati precisi e affidabili delle misure di riferimento di ZF Annotate possono quindi accelerare in modo significativo lo sviluppo e la messa a punto di complessi sistemi ADAS e AD. Finora, la convalida di questi sistemi richiedeva una grande mole di lavoro e, di conseguenza, molto tempo e costi elevati, essendo i dati di riferimento annotati tradizionalmente a mano da persone.
«Grazie all’intelligenza artificiale, possiamo accelerare il processo di validazione fino a 10 volte, riducendo così il tempo dedicato all’annotazione da dodici a due mesi. Questo consenteai nostri clienti di risparmiare tempo e denaro» prosegue Klein.
«Con ZF Annotate siamo in grado di generare la ‘ground truth’ nel più breve tempo possibile» sostiene Klaus Hofmockel, responsabile Ricerva e Sviluppo divisione Driver Assistance Systems and Electronics. «Con la capacità di lavorare 24 ore al giorno, sette giorni su sette, il nostro servizio basato sul cloud completa la convalida dei dati di riferimento in un tempo considerevolmente breve a confronto del mercato, senza alcuna perdita di qualità».
