Systèmes avancés d'aide à la conduite

Stockez, gérez et analysez les données des véhicules autonomes. Évoluez facilement à mesure que vos données augmentent.
Obtenez une démoFiche de solution

Simplicité qui offre des performances rentables

Qumulo permet aux entreprises de capturer et de stocker facilement les données des capteurs pour créer des modèles d'IA pour l'automatisation.

Des clients comme Hyundai MOBIS utilisent Qumulo pour analyser des centaines de téraoctets de données vidéo provenant de capteurs de véhicules utilisés pour la conception et la construction de voitures assistées et autonomes. Le cluster de Qumulo peut ingérer le flux constant de données générées par la machine sans gestion constante - un énorme avantage de productivité.

Comment ça fonctionne

Qumulo Hybrid Cloud File Storage pour ADAS

Voici un exemple de workflow SIL, où le logiciel simule le comportement d'une unité de contrôle électronique (ECU).

Les données de capteur capturées sont transférées vers Qumulo, généralement via SMB. De là, les serveurs SIL le récupèrent, ce qui génère de nombreux flux de lecture parallèles. Les serveurs envoient les données, ainsi que les cas de test, au logiciel de simulation, puis renvoient les résultats au système de stockage de fichiers.

L'enrichissement des données correspond aux balises ajoutées à la vidéo. Le métrage doit être étiqueté et indexé pour que les développeurs puissent interroger des séquences vidéo spécifiques.

Ressources associées:

SÉMINAIRE EN LIGNE

Accélérer le développement de véhicules autonomes avec les services de données cloud et l'analyse de données en temps réel

BLOG

Stockage hybride pour les données, le développement et la simulation ADAS

SÉMINAIRE EN LIGNE

La plate-forme de données unifiée pour l'apprentissage automatique et le stockage haute capacité

Histoire du client

Hyundai MOBIS s'appuie sur Qumulo pour développer l'avenir de la voiture connectée

Voir Qumulo en action avec une démo

Découvrez à quel point il est extrêmement simple de gérer vos données de fichiers à grande échelle dans des environnements de cloud hybride.