NVIDIA高性能AI計(jì)算和高級(jí)算法助力解決停車難題

高性能 AI 計(jì)算和高級(jí)算法助力解決停車難題。

無(wú)論是側(cè)方、垂直還是傾斜停車，都可能是結(jié)束駕駛時(shí)的一項(xiàng)繁重任務(wù)。

NVIDIA DRIVE Concierge 重新定義了停車體驗(yàn)，使人們能夠在任何類型的空間內(nèi)輕松無(wú)憂停車。憑借先進(jìn)的智能召喚功能，該平臺(tái)提供無(wú)縫的上落客體驗(yàn)，開(kāi)啟令人炫目的未來(lái)前景。

停車是一項(xiàng)極其復(fù)雜的任務(wù)。需要全面考慮這些因素：所有必要的交通標(biāo)志和標(biāo)記以確定停車是否合法、是可駛?cè)肟臻g還是裝載區(qū)而不可駛?cè)?、旁邊是否有消防栓或是否有街道清掃時(shí)間限制。

再加上由交通線和路緣劃定的停車點(diǎn)邊界，以及停車位常見(jiàn)的障礙物，如混凝土柱子和購(gòu)物車。

DRIVE Concierge 使用各種傳感器、高性能 AI 計(jì)算和靈活的模組化軟件來(lái)處理所有這些條件和更多情況，駕駛員上下車服務(wù)，同時(shí)尋找停車位等待。

智能體系架構(gòu)

可靠的停車服務(wù)始于以多樣性和冗余為架構(gòu)、用于實(shí)現(xiàn)安全操作目標(biāo)的硬件設(shè)置。

DRIVE Concierge 基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 8 而構(gòu)建，其中包括高性能 集中式 NVIDIA DRIVE Orin 系統(tǒng)級(jí)芯片和完整的傳感器體系架構(gòu)。

Orin SoC 每秒可完成 254 萬(wàn)億次運(yùn)算，旨在處理自動(dòng)駕駛汽車中同時(shí)運(yùn)行的大量應(yīng)用程序和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)達(dá)到了 ISO 26262 ASIL-D 等系統(tǒng)安全標(biāo)準(zhǔn)。

DRIVE Hyperion 8 傳感器套件由高保真環(huán)繞攝像頭、雷達(dá)、超聲波和前激光雷達(dá)組成，可提供 360 度環(huán)繞場(chǎng)景視圖。這種多樣化的傳感器套件提供了為實(shí)現(xiàn)安全可靠的停車功能所需的冗余，尤其是在復(fù)雜的城市場(chǎng)景中。

工作原理：冗余和多樣化的 DNN

DRIVE 操作系統(tǒng)可訪問(wèn)所有加速庫(kù)。

除此之外，DriveWorks 是自動(dòng)駕駛汽車的核心管道，為自動(dòng)駕駛提供傳感器、車輛抽象、傳感器記錄、處理和其他基本功能。

除了 Driveworks 之外，還有 DRIVE AV 和 DRIVE IX 應(yīng)用程序。除了自動(dòng)駕駛和主動(dòng)安全之外，停車是 DRIVE 自動(dòng)駕駛的三個(gè)組成部分之一。

并且，DRIVE IX 是一個(gè)開(kāi)放的軟件平臺(tái) DRIVE IX，提供啟用創(chuàng)新 AI 駕駛艙解決方案和可視化所需的功能。

DRIVE Concierge 軟件基于 DRIVE Orin 和 NVIDIA DRIVE SDK 而運(yùn)行，其中包括 DriveWorks 中間件計(jì)算圖形框架和 DRIVE OS 安全操作系統(tǒng)，使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以同時(shí)運(yùn)行，且運(yùn)行時(shí)延遲得到優(yōu)化。

密集感知能夠感知汽車周圍的近距離范圍和模仿周邊環(huán)境

針對(duì)自我汽車所涉及對(duì)象的稀疏感知來(lái)源于基于攝像頭和雷達(dá)的障礙物 DNN。稀疏感知旨在感知汽車周圍相對(duì)較遠(yuǎn)距離的對(duì)象。

停車位感知來(lái)源于檢測(cè)到的停車位與多個(gè)攝像頭融合的停車標(biāo)志之間的關(guān)聯(lián)。

在過(guò)去，自動(dòng)停車功能使用超聲傳感器的高水平功能來(lái)開(kāi)發(fā)車輛周圍環(huán)境的稀疏解釋。但是，如果在車輛周圍有動(dòng)態(tài)行為者（如行人）或有動(dòng)態(tài)障礙物的環(huán)境中，則這種方法很難實(shí)施。

而 DRIVE Concierge 融合了超聲傳感器和魚(yú)眼攝像頭的數(shù)據(jù)。其 Evidence Grid Map DNN 使用傳感器的數(shù)據(jù)，在車輛附近生成實(shí)時(shí)密集網(wǎng)格地圖。

密集融合可生成車輛周圍空間是否可用以及空間是否可能被動(dòng)態(tài)障礙物或靜止障礙物占用的相關(guān)信息。然后，ParkNet DNN 將來(lái)自多個(gè)攝像頭的圖像融合在一起，并提供一份可供選擇的潛在停車位列表。最后，停車位感知融合多個(gè)攝像頭的數(shù)據(jù)以關(guān)聯(lián)停車位和停車標(biāo)志，以用于確定使用哪個(gè)停車位。

除了密集感知，停車功能還包括稀疏感知，后者借助攝像頭和雷達(dá)數(shù)據(jù)感知遠(yuǎn)距離對(duì)象。

密集感知和稀疏感知模組使用冗余傳感器數(shù)據(jù)，相輔相成，為下游路徑和軌跡規(guī)劃器模塊構(gòu)建準(zhǔn)確的 4D 環(huán)境模型。

最后，車輛的路徑和軌跡規(guī)劃器模組使用此數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃車輛的停車操作，避免與近處對(duì)象和遠(yuǎn)距離高速障礙物發(fā)生碰撞。

綜上，DRIVE Concierge 利用 DRIVE Hyperion 8 平臺(tái)的全面?zhèn)鞲衅魈准徒?jīng)過(guò)安全認(rèn)證的計(jì)算架構(gòu)，提供無(wú)壓力的可靠停車體驗(yàn)。

責(zé)任編輯：haq