03.11.2021, 13:35
Компания IBM Research при участии Барселонского суперкомпьютерного центра, муниципалитета итальянского города Модена, компании Atos и автопроизводителя Maserati работает нал проектом, позволяющим автомобилям «видеть» препятствия за углом.
Городская инфраструктура может сделать уличное движение безопаснее
Прототип системы под названием CLASS сочетает периферийные вычисления с облачными инфраструктурами, объединяя муниципальные устройства и транспортные средства как источники информации для проведения перекрёстной сверки в режиме реального времени. Сначала на улицах Модены установили высокотехнологичные датчики и подключили их к основному ЦОД города через оптоволоконную сеть. Этот центр стал выполнять роль облака для проекта.
Затем автомобили Maserati — седан Quattroporte и кроссовер Levante — оборудовали множеством датчиков, в том числе HD-камерами, лидарами и GPS, подключенными к инфраструктуре города через выделенный сегмент LTE-сети. На автомобили также установили графические ускорители Nvidia Jetson и ноутбуки, служившие макетом консоли бортовой системы Advanced Driver Assistance System (ADAS), чтобы водители могли получать уведомления системы CLASS от городского ЦОД.
В ходе испытаний автомобили Quattroporte и Levante передвигались по улицам Модены, отправляя данные с датчиков в городской центр. Предупреждения о потенциальных опасностях выводились на экраны ноутбуков, служивших макетом системы ADAS. Для водителей-испытателей Maserati эти протоколы и компоненты стали единым каналом уведомлений, отображающихся на консоли ADAS. Уведомления заблаговременно предупреждали водителей о возможных столкновениях и препятствиях, предоставляя достаточно времени, чтобы среагировать.
Залогом эффективной работы прототипа CLASS стала интеграция в реальном времени данных от камер и датчиков, установленных на рядом проезжающих транспортных средствах, с автомобилем и облаком. Обработка этих данных включала обнаружение объектов, отмеченных видеокамерами, лидарами и радарами, анализ потенциальных траекторий движения этих объектов и прогнозы ДТП.
Планирование рабочего процесса с учетом временных ограничений и необходимости передачи данных от периферийных устройств в облако осуществлялось с помощью инструментов COMPS и dataClay от BSC. Использовав высокоскоростную глубокую нейронную сеть (YOLO), команда университета UNIMORE осуществила преобразование входных видеоданных в аналитический поток объектов, что позволило поднять производительность мобильного графического ускорителя выше характеристик по умолчанию.
Для оценки производительности прототипа CLASS разработан первый универсальный инструмент сопоставительного анализа для Apache OpenWhisk под названием owperf, предназначенный специально для обработки событий. В рамках проекта CLASS было задано новое направление развития вычислений serverless с использованием одного из фреймворков EXPRESS, который изначально нацелен на снижение эксплуатационных расходов.
