Bevor ein autonomes Fahrzeug straßentauglich wird, müssen Fahrerassistenzsysteme mit einer enormen Menge realer Umgebungsdaten trainiert werden. Diese Daten werden im Vorfeld von Testfahrzeugen, die mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet sind, gesammelt.

Um diese Datenmengen allen relevanten Projektbeteiligten zur Verfügung zu stellen, müssen sie in die für alle zugängliche Speicher- und Cloud-Infrastruktur hochgeladen werden. Unerlässlich für das effiziente Training der ADAS ist eine hohe Datenqualität. Daher werden die Daten idealerweise von intelligenten Softwarealgorithmen vorverarbeitet, die auf Hochleistungsservern ausgeführt werden.

Es stellt sich die Frage, wie und wo all diese Aufgaben idealerweise erledigt werden? Antworten gibt b-plus zusammen mit NTT, IBM und Incenda AI. Sie erläutern in ihrem Whitepaper wie autonome Fahrzeugtrainingsdaten aufgezeichnet, vorverarbeitet, gespeichert und in die Cloud hochgeladen werden können.

Zu einem ergänzenden Webcast trafen sich die erfahrenen Technologieanbieter, um gemeinsam einen Vortrag über die „Data Garage“ zu halten. Alexander Noack von b-plus gab Einblicke zum Recording auf der Straße.