优步开源自主可视化系统一个基于网络的车辆数据平台

研究公司ABI表示，到2025年，超过800万辆无人驾驶汽车将进入公共道路，它们都有一些共同之处：传感器，功能强大的PC和机器学习算法。Nvidia，英特尔的Mobileye，百度和其他公司提供的工具可以直观地呈现这些汽车在现实世界中所看到的(并且已经看到过)以及他们如何制定(或做出)决策，但这些工具并不完美 - 它们是基于桌面的非标准化和非标准化的，它们所摄取的文件规模很大，不太特别有利于共享。

优步认为它可以做得更好。

这个乘坐共享公司今天为新兴的AV开发工具生态系统做出了开源贡献：自主可视化系统(AVS)，这是一种独立的基于Web的技术，它被描述为理解和共享自治系统数据的“新方法”。这是由Advanced Technologies Group(ATG)开发的同一套房，Uber部门负责开发自动驾驶汽车平台，包括Voyage和Applied Intuition在内的几家公司已经承诺使用它。

“通过AVS抽象可视化，开发人员可以专注于驱动系统，远程协助，映射和模拟的核心自治功能，”Uber在一篇博客文章中写道。“AVS使开发人员不必为自动驾驶汽车构建自定义可视化软件。

Uber表示，AVS团队使用模块化作为指导原则，在“层”中构建，使得自主堆栈中的组件可以独立地为上下文进化或定制，而无需进行系统范围的更改。例如，这使得优步的内部团队可以使用它来查看日志和进行地图维护，同时保持其可扩展性，足以满足无人机，机器人，卡车运输和车队管理等行业的需求。

AVS包括两个核心支柱：XVIZ，一个提供，管理和描述生成的自治系统数据的规范，以及streetscape.gl，一个用于构建以XVIZ协议接收数据的Web应用程序的工具包。

根据Uber的说法，XVIZ流 - 在特定时间发生的一系列离散更新，包括基元，或描述相机图像，激光雷达点云，轨迹和车速随时间变化的对象 - 包含服务器端编码器和构建器，以及在客户端，解码器，数据缓冲区和同步器。模式结构的视图和显示系统可以跨客户端工作，使工程师能够探索和查找状态，并将单独的流更新绑定到一个对象中。

AVS的UI捆绑了具有数据的对象的图形面板 - 对象可以单独设置样式或分配样式类，而流可以通过分层命名组织，元数据部分列出其类型，相对变换等。

至于streetscape.gl，它建立在优步的WebGL驱动的可视化框架集合Vis.gl之上，它具有“高度可定制”的组件，用于将XVIZ数据流转换为3D视口，图表，表格，视频， 和更多。此外，它还可以处理数据流，相机，动态样式以及与3D对象交互等时间同步，并支持实时回放和具有“数十万”几何的场景。

优步表示，计划在未来通过“更多数据源[和]规范......性能优化和更丰富的功能”来增强AVS。

“[W]创建AVS以满足自治生态系统中每个人的需求，包括工程师，车辆操作员，分析师和专业开发人员。自治工程师可以轻松地用XVIZ描述他们的系统，然后用有限的开销测试和可视化他们的期望，“优步写道。“专业开发人员可以使用streetscape.gl快速构建具有强大性能特征和简化集成的数据源无关应用程序。最后，运营商可以跨多个应用程序以标准可视格式(包括视频)查看数据，从而简化协作，了解知识，深入分析并全面信任数据质量。