Alibaba Cloud, la branche data intelligence et technologie numérique du Groupe Alibaba, annonce que DeepRoute.ai, fournisseur de solutions de conduite autonome, a opté pour ses solutions Elastic Container Instance (ECI) et Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) permettant une mise à l'échelle élastique de second niveau. Une grande quantité de puissance de calcul peut être allouée instantanément, et les spécifications ECS correspondantes peuvent être sélectionnées en fonction du type d'activité. Fondée en février 2019 par Maxwell Zhou, DeepRoute.ai dont le siège se situe à Shenzen, en Chine, est également basée à Fremont en Californie. La start-up a développé 2 solutions de conduite autonome : DeepRoute-INJOY pour les robots-taxis et DeepRoute-LINK pour les camions de poids moyen. Au mois de septembre 2021, elle a levé 300 millions de dollars lors d'un tour de table mené par Alibaba Group. En juillet, la même année, elle déployait une vingtaine de robots taxis dans le Central Business District de Shenzhen. Au mois de décembre suivant, DeepRoute.ai franchissait une étape importante vers la production de masse en annonçant une solution SAE 4, Driver 2.0, comprenant cinq capteurs lidar à semi-conducteurs, huit caméras, un système informatique propriétaire à faible consommation d'énergie et un radar à ondes millimétriques en option. Quatre mois plus tard, en avril 2022, sa flotte de robots taxis à Shenzen en était équipée.

Optimiser les tests de simulation de la flotte de robots taxis avec les solutions d'Alibaba Cloud

Selon DeepRoute.ai, sa flotte de robots-taxis, codéveloppée avec la société publique Dongfeng Motor, compte 200 véhicules à Shenzhen, Wuhan, Hangzhou. Elle opère sur 200 kilomètres avec plus de 200 points de prise en charge et de dépose, couvrant des zones commerciales et résidentielles et aurait, à ce jour, effectué plus de 80 000 trajets de passagers, accumulant plus de 10 millions de kilomètres. Pour parvenir à la commercialisation de la conduite autonome, une énorme quantité d’essais routiers réels est nécessaire pour la validation de la fiabilité. Ceux-ci s'avèrent  coûteux, les scénarios extrêmes difficiles à reconstituer et il est impossible de couvrir tous les cas possibles. Les tests de simulation permettent de construire des scénarios virtuels et de valider le système de conduite autonome à un coût réduit. Chez DeepRoute.ai, les ingénieurs introduisent divers scénarios d'essai tels que des cartes, des obstacles visuels, des passages piétons, des freinages d'urgence... Sur la base d'essais routiers réels, et grâce à l'ajustement des données et des paramètres, un scénario simulé est construit pour englober des millions de cas extrêmes. Grâce à un grand nombre d'entraînements de simulation peu coûteux et très efficaces, le système de conduite autonome ne cesse d'améliorer sa fiabilité, sa sécurité et sa capacité de généralisation. Grâce aux solutions Elastic Container Instance (ECI) et Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK), les tests de simulation peuvent être réalisés pour seulement 1 % du coût des tests sur route réels. Le kilométrage accumulé en un mois lors des essais sur route peut être parcouru en une journée lors de la simulation. Renforcée par les tests et la validation sur route virtuelle et réelle, la flotte de Robots taxis de DeepRoute.ai peut manœuvrer efficacement sur des routes urbaines encombrées, des voies étroites et des autoroutes, en s'adaptant aux différentes conditions et en gardant à l'esprit la sécurité.

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