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零基础开发者的福音!英伟达发布自动驾驶传感器套件NVIDIA Hyperion

2018-10-16 10:28
智车科技IV
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借助这些强大的开发和验证工具,制造商现在可以随时随地部署自动驾驶,为所有人提供更安全,更高效的交通。

英伟达今天宣布推出 NVIDIA DRIVE Hyperion 传感器套件,使制造商能够在车辆中验证其技术,DRIVE平台使公司能够大规模部署自动驾驶汽车

DRIVE硬件选项包括

DRIVE AGX开发人员套件,用于开发自动驾驶汽车应用。硬件包括:

DRIVE AGX Xavier开发者套件(SKU 2000),用于开发SAE Level 2/3自动驾驶应用程序开发的合作伙伴。

DRIVE AGX Pegasus开发者套件(SKU 2200)用于开发Robotaxi应用程序开发的合作伙伴。

DRIVE Hyperion开发套件,用于配置带有DRIVE AGX Pegasus开发套件的车辆以及用于目标车辆架构的预配置传感器和附件。平台软件更新通过无线方式提供。

硬件组件如下图所示:

· 2个带集成硬件引擎的Xavier SoC

基于ARM v8 ISA的8核“Carmel”CPU

深度学习加速器(DLA):5 TOPS(FP16)| 10 TOPS(INT8)

Volta级GPU:20 TOPS(INT8)| 1.3 TFLOPS(FP32)

可编程视觉加速器(PVA):1.6 TOPS

立体声和光流引擎(SOFE):6 TOPS

图像信号处理器(ISP):1.5千兆像素/秒

视频编码器:1.2 GPix / s

视频解码器:1.8 GPix / s

· 2x“Turing”离散GPU(适用于带SKU 2200的DRIVE AGX Pegasus开发套件)

独立GPU:130 TOPS通过NVLink连接到Xavier SoC(20GB / s)

· DRIVE AGX系统I / O.

摄像头:16x GMSL(R)端口上的> 90 Gb / s

激光雷达/雷达:以太网上约50 Gb / s

车辆IO:16个CAN接口

· DRIVE AGX内存带宽

Xavier:> 250 GB / s

离散GPU:> 750 GB / s

总体而言:> 1 TB / s

NVIDIA Hyperion Kit的核心是Drive AGX DevKit,它是解决方案的核心。这基本上是一台小型超级计算机,具有多个8核“Carmel”CPU,深度学习加速器,Volta级GPU,可编程视觉加速器,立体声和光流引擎,图像信号处理器和视频编码器/解码器。该套件增加了7个外置和1个内置摄像头(用于驾驶员监控),8个雷达和一个可选的激光雷达组件。这提供了一个全面的视觉包,在所有合理的天气和光线条件下执行,并且由于NVIDIA解决方案经过全面测试,一旦解决方案正确安装并引入汽车,即可提供近乎即插即用的体验。

除了安装计算机和传感器之外,确保汽车具有必要的自动驾驶基础控制设备。

该套件的好处是节约了开发者的时间。套件买家无需对传感器进行鉴定,就可以从NVIDIA获得有关传感器放置的帮助,并且不必花太多时间重新考虑解决方案。他们有更高的基础,可以减少3年至5年的开发过程。虽然对于大型汽车制造商而言并不那么有用,因为他们已经在这条道路上走得很远,但对于小型制造商而言,这可能会在可行解决方案之间产生差异。

DRIVE软件是一个可扩展,不断改进自动驾驶和用户体验的功能套件,由AI,加速计算机视觉和图像处理提供支持。基于此,雷达,摄像头和激光雷达传感器的传感器处理使汽车能够构建整体世界模型,其中包括DriveWorks应用程序,例如用于自动车辆感知和数据记录的深度神经网络。

Hyperion套件的发布将大大推进自动驾驶汽车的发展,从个人的角度来看,这项努力也可能确保NVIDIA在该领域的领导地位,最初的汽车花了几十年才停止看起来像马车,在几十年内,自动电动汽车看起来也会与今天的汽车截然不同。NVIDIA可以减少数十年的时间。

对于汽车验证,NVIDIA DRIVE Hyperion Development包括DRIVE AGX Pegasus开发平台以及用于自动驾驶的传感器(七个摄像头,八个雷达和可选激光雷达),用于驾驶员监控的传感器,用于本地化的传感器和其他附件。DRIVE Hyperion允许开发人员体验和评估由DRIVE AV,DRIVE IX和DRIVE AR组成的NVIDIA DRIVE软件套件。

制造商和开发人员可以利用DRIVE软件API集成他们自己的软件并在真实车辆中进行测试。DRIVE Hyperion是一个完整的传感器和计算平台设置,可以改装到测试车辆上。借助这些强大的开发和验证工具,制造商现在可以随时随地部署自动驾驶,为所有人提供更安全,更高效的交通。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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