حلول Uber الذكية للسيارات ووسائل التنقل الذاتية القيادة

تقدم uLabel تصنيفًا تفصيليًا لأنواع البيانات المعقدة، بما في ذلك بيانات LiDAR والرادار والكاميرا وأجهزة الاستشعار، وهي ضرورية لتدريب نماذج المركبات الذاتية القيادة.

يدعم وضع العلامات الشامل عبر البيانات البصرية وبيانات العمق والبيانات المكانية، مما يوفر مجموعة بيانات موحدة لتعزيز الوعي بالموقف واتخاذ القرار.

ينشئ مجموعات بيانات تعزز النماذج الذاتية القيادة من خلال استخدام معايير مخصصة لاكتشاف الأجسام، وإشارات الطريق، وخطوط المسارات، والعناصر البيئية.

يضمن الحصول على بيانات موسومة عالية الجودة من خلال استخدام اختبارات دقة مدمجة والتحقق المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يوفر تدريباً موثوقاً للنماذج.

تقوم uTask بتنظيم ومتابعة مهام التصنيف والاختبار المعقدة عبر الفرق المتخصصة في أوبر، مما يساهم في تحسين سير العمل لتلبية احتياجات البيانات الذاتية الضخمة.

يُسند المهام إلى المراجعين ذوي الخبرة في السيارات والقيادة الذاتية، لضمان الدقة في تصنيف الأجسام، وسلوك المشاة، والسيناريوهات الديناميكية.

يقدم لوحات بيانات مباشرة تعرض رؤى حول حالة المشروع، ومقاييس الجودة، وأداء الفريق، مما يضمن شفافية كاملة للمشروع.

يتكيف لتلبية احتياجات البيانات المعقدة ومتعددة الأنماط لأنه مصمم للتعامل مع متطلبات البيانات الضخمة لتدريب المركبات الذاتية القيادة.

تقوم uTest بمحاكاة ظروف القيادة المتنوعة، بدءًا من حركة المرور في المدن وصولاً إلى الطرق السريعة، لاختبار الأنظمة الذاتية تحت ضغوط وبيئات واقعية وحالات استثنائية.

يضمن أداءً سلساً عبر مختلف المناطق الجغرافية، مع مراعاة اللوائح المحلية للقيادة، وهياكل الطرق، وظروف الطقس.

يستفيد من البيانات الحقيقية للتحقق من وظائف السلامة الحيوية مثل تجنب العقبات، والفرملة الطارئة، واكتشاف المشاة في السيناريوهات غير المتوقعة.

يحدد المخاطر المحتملة المتعلقة بالسلامة ويعمل على تحسين أداء النظام باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي يشرف عليها مديرو البرامج المتفرغون في أوبر، مما يقلل من مخاطر التنفيذ ويدعم الامتثال التنظيمي.