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Glydways crée son premier modèle de détection des piétons avec Uber AI Solutions

Découvrez comment Glydways, une entreprise de véhicules autonomes, a mis en place un pipeline de données évolutif de détection et de télémétrie par laser (LiDAR) pour développer une capacité de perception essentielle.

septembre 2, 2026 | États-Unis

Trois véhicules autonomes circulent sur une piste d'essai incurvée aménagée sur un parking désert entouré d'arbres.

Executive Summary

Lorsque la société de mobilité autonome Glydways a eu besoin de créer son premier modèle de détection des piétons, elle s'est associée à Uber AI Solutions pour établir un pipeline de données LiDAR évolutif qui lui a permis de développer une capacité de perception essentielle à son système et de la déployer en moins d'un trimestre.

Résultats clés

99 %

Précision de l'annotation atteinte en deux mois

Plus de 20 000

cadres LiDAR étiquetés

40%

économies estimées sur les coûts d'étiquetage

Deployment requires reliable pedestrian detection

Glydways builds a new category of urban mobility called Flow Networks. It integrates purpose-built autonomous vehicles, real-time orchestration, and dedicated guideways into networks that move riders on-demand without stopping, delivering personal rides at transit fares.

Des nacelles électriques autonomes circulent sur une piste d'essai dédiée, bordée de barrières blanches et entourée de verdure.

We cannot deploy our system without reliably detecting pedestrians throughout our entire system.

Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways

Avec des données d'entraînement limitées au début, chaque annotation comptait. Glydways avait besoin de plus qu'une capacité d'étiquetage. Elle avait besoin d'un processus opérationnel capable de produire des données d'entraînement d'une qualité excellence et constante pour accompagner l'évolution de ses modèles de perception.

Comme l'explique Moussavi : « L'étiquetage 3D des nuages de points LiDAR est complexe, en particulier à plus longue portée, où les points sont moins nombreux sur la cible. »

Élaboration de normes d'annotation, de flux de travail d'assurance qualité et de revues collaboratives


Plutôt que de développer cette capacité à partir de zéro, Glydways s'est associé à Uber AI Solutions pour créer une infrastructure de données évolutive.

Uber AI Solutions' quality, responsiveness, capabilities, internal tooling, and prior experience with 3D labeling at scale were all compelling.

Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways

Ensemble, les équipes ont élaboré des normes d'annotation, des workflows d'assurance qualité et un processus de révision collaboratif pour augmenter en continu et simultanément la qualité de l'étiquetage et l'efficacité du système. Les expériences de flux de travail ont permis d'identifier le meilleur équilibre entre vitesse et précision, tandis que les recommandations en matière de collecte de données et de stratégie d'annotation ont renforcé l'ensemble de données d'entraînement en général.

Two people sitting side by side on a bench seat, smiling and laughing inside a modern vehicle.

Open communication and teamwork across teams were key to identifying issues early on and maintaining steady progress. Working with Uber AI Solutions is the smoothest experience I've ever had working with a data labeling partner.

Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways

Mise en place d'une capacité reproductible pour le développement de la perception


Le partenariat n'a pas seulement produit un ensemble de données de haute qualité. Il a permis de mettre en place une capacité opérationnelle reproductible pour le développement futur de la perception.

Uber AI Solutions enabled us to get our first externally labeled dataset for pedestrians. This led to our first internally trained and deployed pedestrian detector.

Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways

Cette collaboration a également créé un pipeline structuré pour l’ingestion de données, l’annotation et le contrôle qualité, que Glydways pourra continuer à utiliser à mesure qu’elle s’étendra à de nouveaux scénarios de perception.

Extension à des classes d'objets et à des tâches supplémentaires

Avec un pipeline de données éprouvé en place, Glydways peut étendre en toute confiance ses capacités de perception à des classes d'objets et à des tâches supplémentaires, ainsi qu'à des conditions de fonctionnement de plus en plus complexes. Pour résumer la collaboration, Moussavi explique : « Le résultat le plus précieux a été la mise en place d'un pipeline d'étiquetage fiable et de qualité, ainsi que d'un partenariat sur lequel nous pouvons compter pour les tâches futures. »

Trois navettes électriques autonomes, deux à l'arrêt et une en mouvement, dans une rue ensoleillée sous un ciel bleu dégagé.

Uber AI Solutions is a force multiplier and extension of our team that is critical to delivering a safe, reliable ML-based system.

Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways

Pour Glydways, l'engagement ne consistait pas simplement à étiqueter des données. Elle a établi la base opérationnelle nécessaire pour construire, améliorer et développer ses modèles de perception afin de soutenir l'évolution continue de sa plateforme de transport autonome.

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Les témoignages sont le reflet de résultats individuels. Les résultats individuels ne constituent pas une garantie de résultat pour un client donné, et l'expérience client peut varier d'un commerçant à l'autre.