A (RE)VOIR Camion autonome

Daimler Truck s’allie avec Amazon Web Service pour ses camions autonomes

Torc Robotics, filiale de Daimler Truck, a choisi Amazon Web Services comme fournisseur de cloud préféré pour ses camions autonomes en Europe et aux Etats-Unis. Il sera chargé de gérer l’échelle et la vitesse nécessaires au transfert de données, au stockage et à la capacité de calcul. Le constructeur annonce déployer prochainement sa flotte d’essais de camions autonomes de nouvelle génération en Virginie et au Nouveau-Mexique.

Torc est une filiale indépendante de Daimler Truck AG, chargée de commercialiser un système de conduite autonome de niveau 4 qui sera proposé aux clients du secteur du poids lourd. Ainsi que défini par la Society of Automotive Engineers (SAE, Société des Ingénieurs de l’Automobile), au niveau 4 de l’autonomie, un véhicule est capable d’exécuter toutes les fonctions de conduite dans des conditions d’exploitation spécifiées.

« Les capacités étendues d’AWS sont conçues pour fournir un transfert de données rapide et sécurisé, un stockage intelligent à plusieurs niveaux, des outils d’orchestration et d’analyse gérés, ainsi que des micro-processeurs CPU et GPU multi-cœurs hautes performance pour aider Torc à faire évoluer rapidement sa plateforme de développement agile et rentable et à accélérer les essais et la commercialisation de sa technologie » indique le constructeur.

La flotte d’essais de Torc au Nouveau-Mexique génère déjà des péta-octets de données (1 péta-octet équivaut à 1 million de giga-octets) à partir des tests réalisés sur routes publiques. Le software de Torc collecte et traite des données brutes provenant de plusieurs capteurs tels que le lidar, les caméras et les radars, accessoires montés sur les camions de tests. Outre l’expansion des itinéraires et de la taille des flottes, la prochaine génération de camions d’essais a intégré davantage de capteurs à plus haute résolutions pour améliorer la détection des objets à plus longue distance – augmentant encore l’ampleur des données pour l’analyse, la simulation et l’apprentissage lui-même de la machine.

“Notre flotte de camions d’essais de prochaine génération nous aidera à accroître rapidement nos capacités à accélérer la commercialisation de camions autonomes de niveau 4,” a expliqué Michael Fleming, le PDG de Torc. “Notre capacité à traiter les données concernées doit pouvoir suivre que ce soit pour le transfert, le stockage ou la mise à l’échelle de notre capacité de simulation. Avec AWS, nous disposons d’une solution de confiance qui nous fournit l’échelle de calcul, la vitesse de transfert et la sécurité dont nous avons besoin.”

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AWS, une solution solide pour le cloud

Le système de conduite autonome de niveau 4 de Torc utilise des ordinateurs de bord qui traitent les données des capteurs en temps réel et un logiciel hôte qui gère les tâches de conduite dynamique pendant le parcours en autonomie. Torc s’appuiera sur AWS pour accroître l’efficacité du transfert des données à partir de ses itinéraires routiers, tandis que son équipe continuera à améliorer le système. “AWS est une plateforme idéale pour l’acquisition, le stockage et le post-traitement de quantités massives de données collectées par notre flotte d’essai sur route,” explique Ben Hastings de chez Torc.

L’équipe de développement de Torc utilisera AWS pour les tâches à faibles et fortes demandes, ainsi que pour le partage de données entre les équipes distantes. Torc s’appuiera sur les services gérés par AWS tels que Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) pour exécuter des logiciels de simulation à l’échelle, Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow (MWAA), ou Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Intelligent-Tiering pour gérer efficacement les données de tests et soutenir la conformité réglementaire. Cette intégration sur AWS permettra à Torc de transférer des quantités massives de données pour l’analyse des logiciels de tests réels, tout en fournissant une puissance de calcul pour la simulation et l’apprentissage approfondi.

Hervé Rébillon
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