MongoDB与阿里云一起助力自动驾驶时代技术创新

本文涉及的产品
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: MongoDB的灵活性、多功能性、可扩展性、实时能力以及强大的安全框架使其非常适合应对自动驾驶所带来的多方面数据需求和挑战

自动驾驶技术的出现正在改变汽车制造商的运营方式,数据在这一变革中占据了核心地位。制造商不仅是物理产品的创造者,还是产品和客户的海量数据管理者。随着汽车向互联网汽车转型,汽车制造商急需将其业务模式转变为软件优先型组织。

由联网汽车生成的数据被用于创建更好的驾驶辅助系统,并为自动驾驶应用铺平了道路。必须注意的是,迈向自动驾驶汽车的旅程不仅仅是建造可靠的汽车,而是利用数据联网的力量,创造一个将尖端软件与车辆硬件无缝集成的新时代出行方式。

自动驾驶汽车制造商的终极目标是生产比人类驾驶更安全的汽车。自2010年以来,投资者已经向自动驾驶汽车技术投入了超过2000亿美元。即使有如此巨额的投资,要创造出比人类驾驶更安全的完全自动驾驶汽车仍然具有很大挑战性。

一些专家估计,实现五级自动化所需的技术已经完成了大约80%,但最后的20%将非常难以实现,并需要很长时间来完善。极端天气、野生动物穿越道路以及高速公路施工等异常事件仍然是许多汽车公司需要解决的难题。

这些挑战的解决方法并不简单。基于人工智能的图像和物体识别在处理道路上的不确定性方面仍有很长的路要走。然而,有一点是肯定的,汽车制造商需要利用由雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像系统以及整个车辆遥测系统捕捉到的数据,以更好地训练他们的人工智能模型。

现代汽车是一个强大的数据源泉。它不断地收集和处理来自车载传感器和摄像头的信息。由此产生的大数据提出了巨大的挑战,需要强大的存储和分析能力。此外,这些时间序列数据需要实时分析,必须立即做出决策,以确保安全导航。同时,确保数据隐私和安全性也是一道需要克服的障碍,因为自动驾驶车辆需要防范网络攻击,这类攻击可能导致危及生命的事件发生。

开发高清地图(HD地图)以帮助车辆“看清”道路上的情况也带来了技术挑战。这些地图是使用不同的数据来源的组合来开发的,例如全球导航卫星系统(GNSS)、雷达、惯性测量单元(IMU)、摄像头和激光雷达(LiDAR)。这些系统中的任何一个出现错误都会累积,并最终影响导航的准确性。

因此,在数据源(车辆系统)和人工智能平台之间需要一个数据平台,以容纳和整合这些多样化的信息,同时确保数据的安全性。数据平台应能够在将数据用于训练或运行人工智能模块(如目标检测、语义分割和路径规划)之前,对这些数据进行预处理并添加附加上下文信息。

MongoDB可以在应对自动驾驶所面临的上述数据相关挑战中发挥重要作用。文档模型是容纳各种数据类型的极好方式,包括传感器读数、遥测数据、地图和模型结果。可以在运行时向文档添加新字段,使开发人员能够轻松地为原始遥测数据添加上下文信息。MongoDB处理大量非结构化数据的能力使其适用于不断涌入的车辆生成信息。

MongoDB不仅是数据存储的绝佳选择,还通过其聚合框架提供了全面的数据预处理能力。它支持时间序列窗口函数,允许数据科学家对一组排序的文档进行计算。时间序列集合还显著降低了存储成本。列压缩显著改善了实际压缩效果,减少了磁盘上的数据总体存储,并提高了读取性能。

MongoDB提供强大的安全功能,如基于角色的访问控制、静态和传输加密、全面的审计、字段级别的数据遮蔽和加密,以及直到客户端级别的字段级别加密,可以帮助保护敏感数据免受潜在的网络威胁,同时确保遵守数据保护法规。

对于与有效存储和查询高清地图相关的挑战,MongoDB的地理空间功能可以帮助查询基于位置的数据,并将地图信息与遥测数据结合起来,满足地图的连续更新和精度要求。此外,MongoDB的水平扩展和分片允许在数据量增长时无缝扩展存储和处理能力。这种可扩展性对于处理自动驾驶车队生成的数据流至关重要。

在自动驾驶项目的研发过程中,需要可扩展的基础架构,以快速而稳定地收集和处理海量数据。在这些项目中,每天都会生成TB级别的数据。

为满足这些需求,阿里云提供了一个集成了数据收集、传输、存储和计算的解决方案。在这个解决方案中,传感器每天收集的数据可以使用阿里云闪电立方进行模拟和收集,然后发送到对象存储服务(OSS)。使用翻译器为这些数据添加上下文信息,然后可以将这些上下文化的信息推送到MongoDB以进行模型训练。

MongoDB和阿里云最近宣布将他们的战略全球合作伙伴关系延长四年,自2019年宣布以来,这一合作关系已经实现了显著增长。通过这个合作伙伴关系,汽车制造商可以轻松在阿里云全球的数据中心中建立和使用MongoDB作为服务的AsparaDB for MongoDB。

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图1:数据收集和模型训练数据与阿里云上的MongoDB的链接

当车辆在道路上行驶时,遥测数据通过MQTT网关捕获,转换到Kafka,然后推送到MongoDB进行数据存储和归档。这些数据可以用于各种应用,如引擎和电池的实时状态更新、事故分析和监管报告。

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图2:大规模生产的车辆数据与阿里云上的MongoDB的链接

对于希望构建自动驾驶辅助系统的公司来说,阿里云和MongoDB是极佳的技术合作伙伴。阿里云的ApsaraDB for MongoDB可以每天处理来自汽车的TB级以上的多样化传感器数据,而这些数据并不遵循固定的格式。

MongoDB可以为这种异构数据提供可靠且高度可用的数据存储,使企业能够在几分钟内迅速扩展其系统,从而在处理和集成自动驾驶数据时节省时间。通过利用阿里云的ApsaraDB for MongoDB,研发团队可以专注于创新,而不必担心数据存储和可扩展性,从而加速了自动驾驶领域的创新。

总之,MongoDB的灵活性、多功能性、可扩展性、实时能力以及强大的安全框架使其非常适合应对自动驾驶所带来的多方面数据需求和挑战。通过高效地管理和分析生成的大数据,MongoDB和阿里云正在为可靠且安全的自动驾驶技术铺平道路。

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