優步開源自主可視化系統一個基于網絡的車輛數據平臺

研究公司ABI表示，到2025年，超過800萬輛無人駕駛汽車將進入公共道路，它們都有一些共同之處：傳感器，功能強大的PC和機器學習算法。Nvidia，英特爾的Mobileye，百度和其他公司提供的工具可以直觀地呈現這些汽車在現實世界中所看到的(并且已經看到過)以及他們如何制定(或做出)決策，但這些工具并不完美 - 它們是基于桌面的非標準化和非標準化的，它們所攝取的文件規模很大，不太特別有利于共享。

優步認為它可以做得更好。

這個乘坐共享公司今天為新興的AV開發工具生態系統做出了開源貢獻：自主可視化系統(AVS)，這是一種獨立的基于Web的技術，它被描述為理解和共享自治系統數據的“新方法”。這是由Advanced Technologies Group(ATG)開發的同一套房，Uber部門負責開發自動駕駛汽車平臺，包括Voyage和Applied Intuition在內的幾家公司已經承諾使用它。

“通過AVS抽象可視化，開發人員可以專注于驅動系統，遠程協助，映射和模擬的核心自治功能，”Uber在一篇博客文章中寫道。“AVS使開發人員不必為自動駕駛汽車構建自定義可視化軟件。

Uber表示，AVS團隊使用模塊化作為指導原則，在“層”中構建，使得自主堆棧中的組件可以獨立地為上下文進化或定制，而無需進行系統范圍的更改。例如，這使得優步的內部團隊可以使用它來查看日志和進行地圖維護，同時保持其可擴展性，足以滿足無人機，機器人，卡車運輸和車隊管理等行業的需求。

AVS包括兩個核心支柱：XVIZ，一個提供，管理和描述生成的自治系統數據的規范，以及streetscape.gl，一個用于構建以XVIZ協議接收數據的Web應用程序的工具包。

根據Uber的說法，XVIZ流 - 在特定時間發生的一系列離散更新，包括基元，或描述相機圖像，激光雷達點云，軌跡和車速隨時間變化的對象 - 包含服務器端編碼器和構建器，以及在客戶端，解碼器，數據緩沖區和同步器。模式結構的視圖和顯示系統可以跨客戶端工作，使工程師能夠探索和查找狀態，并將單獨的流更新綁定到一個對象中。

AVS的UI捆綁了具有數據的對象的圖形面板 - 對象可以單獨設置樣式或分配樣式類，而流可以通過分層命名組織，元數據部分列出其類型，相對變換等。

至于streetscape.gl，它建立在優步的WebGL驅動的可視化框架集合Vis.gl之上，它具有“高度可定制”的組件，用于將XVIZ數據流轉換為3D視口，圖表，表格，視頻， 和更多。此外，它還可以處理數據流，相機，動態樣式以及與3D對象交互等時間同步，并支持實時回放和具有“數十萬”幾何的場景。

優步表示，計劃在未來通過“更多數據源[和]規范......性能優化和更豐富的功能”來增強AVS。

“[W]創建AVS以滿足自治生態系統中每個人的需求，包括工程師，車輛操作員，分析師和專業開發人員。自治工程師可以輕松地用XVIZ描述他們的系統，然后用有限的開銷測試和可視化他們的期望，“優步寫道。“專業開發人員可以使用streetscape.gl快速構建具有強大性能特征和簡化集成的數據源無關應用程序。最后，運營商可以跨多個應用程序以標準可視格式(包括視頻)查看數據，從而簡化協作，了解知識，深入分析并全面信任數據質量。