Ein Lkw von der Daimler Truck-Tochter Torc Robotics fährt über die Straße.

Torc Robotics sammelt und verarbeitet in Echtzeit Sensordaten von Lidar, Radar und Kamera, um das autonome Fahren für Lkw voranzutreiben. Bild: Daimler

| von Fabian Pertschy

Die Daimler Trucks-Tochter Torc Robotics setzt bei der Erprobung autonomer Lkw nach SAE-Level 4 künftig auf Cloud-Lösungen von Amazon Web Services (AWS). In Kürze wird Torc die nächste Generation autonom fahrender Lkw auf US-amerikanischen Straßen in New Mexico und Virginia testen. „Ein entscheidender Erfolgsfaktor für unsere Arbeit stellt die sichere und schnelle Verarbeitung von Daten dar. Dies betrifft insbesondere die Übertragung, Speicherung oder auch die Skalierbarkeit unserer Kapazitäten für Simulationen“, erklärt Michael Fleming, CEO von Torc Robotics.

Diese AWS-Dienste nutzt Torc Robotics

Torcs System für autonomes Fahren sammelt und verarbeitet in Echtzeit Sensordaten von Lidar, Radar sowie Kamera und steuert auf dieser Basis alle dynamischen Fahraufgaben des Fahrzeugs. Bei der aktuellen Erprobung werden bereits Petabytes an Daten erzeugt - ein Petabyte entspricht einer Million Gigabyte. Die Bedarfe bei der Datenverarbeitung steigen jedoch zunehmend, da neue Testrouten hinzukommen, die Fahrzeugflotte kontinuierlich wächst und sich die Anzahl der Sensoren sowie deren Auflösung erhöht.

Um diesen Zuwachs bei der Datenverarbeitung zu decken, verwendet Torc folgende AWS-Dienste für Berechnungsaufgaben sowie den Datenaustausch zwischen Remote-Teams: Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) für die Ausführung von Simulations-Software, Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK), Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (MWAA) und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Intelligent-Tiering zur effizienten Verwaltung von Testdaten und der Einhaltung von Regularien.

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