autonomous vehicles – NVIDIA 技術博客

利用雷達網探測障礙物和可行駛自由空間

Mon, 13 Mar 2023 04:32:14 +0000

檢測可駕駛自由空間是高級駕駛員輔助系統（ ADAS ）和自動駕駛汽車（ AV ）感知的關鍵組成部分。障礙物檢測通常用于檢測一組特定的動態障礙物，如車輛和行人。相比之下，自由空間檢測是一種更通用的障礙物檢測方法。它使自動駕駛汽車能夠安全地繞過許多類型的障礙物，如樹木或路緣石，即使沒有經過明確的訓練來識別特定的障礙物類別。傳統上，攝像機系統已經被用來解決這一任務。然而，在惡劣的天氣和弱光條件下，或者在識別距離車輛更遠的物體時，攝像頭的感知性能可能會受到影響。為了克服這些挑戰，我們開發了一種使用雷達的自由空間探測系統。它在應對天氣和照明挑戰方面非常強大，并且能夠直接測量距離。我們的系統作為 ADAS 和 AV 感知的一部分工作，以檢測可駕駛的自由空間，并在多傳感器融合過程中進一步改善 3D 感知。更具體地說， RadarNet 是一種深度神經網絡（ DNN ），

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開發用于自動車輛感知的端到端自動標記管道

Tue, 07 Mar 2023 04:27:46 +0000

精確標注的數據集對于基于相機的深度學習算法執行自動駕駛車輛感知至關重要。然而，手動標記數據是一個耗時且成本密集的過程。我們開發了一個自動標記管道，作為基于 Tata Consultancy Services (TCS) 人工智能（ AI ）的自動駕駛汽車平臺的一部分。該管道使用 NVIDIA DGX A100 和 TCS 功能豐富的半自動標簽工具進行檢查和糾正。這篇文章介紹了標簽流水線的設計、 NVIDIA DGX A100 如何加速標簽，以及通過實施自動標簽流程實現的節約。自動標記管道必須能夠從網絡存儲驅動器中下載的圖像中生成以下注釋：我們為 2D 對象檢測、 3D 對象檢測和車道檢測任務設計并訓練了定制的深度神經網絡（ DNN ）。然而，當測試用于自動標記目的的檢測器輸出時，我們觀察到輕微的漏檢。這為執行標簽的人增加了更多的工作。此外，

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基于 AI 的自動駕駛汽車潛在事故場景生成

Thu, 23 Feb 2023 03:01:24 +0000

自動駕駛汽車（ AVs ）必須能夠安全地處理現實世界中可能遇到的任何類型的交通場景。這包括危險的近距離事故，交通中其他道路使用者的意外操作可能導致碰撞。然而，在這些類型的場景中開發和測試 AV 具有挑戰性。真實世界中的碰撞數據是稀疏的，在真實世界中重新創建這種情況是危險的，并且難以擴展。要了解 NVIDIA 的最新研究，該研究使用 AI 在模擬中自動生成事故場景，以進行安全和可擴展的 AV 測試，請觀看下面的 NVIDIA DRIVE Labs video 。我們將以工程為重點，關注各個自動駕駛汽車挑戰以及 NVIDIA DRIVE 團隊如何應對這些挑戰。趕上在 AV 堆棧中， planner module 負責決定自我車輛應該如何駕駛。徹底測試計劃器需要模擬潛在事故交通場景的真實和多樣的數據集。

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NVIDIA Jetson 月度項目：一款 AI 驅動的自動微型賽車進入正軌

Wed, 25 Jan 2023 07:46:04 +0000

第 65 屆年度 Daytona 500 將于 2023 年 2 月 19 日舉行，對許多人來說，這場精英 NASCAR 賽事是賽車界的巔峰。目前，還沒有計劃看到自動駕駛汽車與有司機的汽車比賽，但在未來的比賽中想象這種情況并不太難。在 1 月初的 CES 上，有一場測試最佳自動駕駛賽車的比賽。為了實現這樣的愿景，您需要在引擎蓋下使用一些嚴肅的技術來為車輛提供動力并確保正確的軌道導航。出于這個原因，很容易理解為什么 3D 激光雷達是用于自動測繪和導航的主要工具之一。它對光線條件不敏感，可以通過反射通道檢測顏色，可以提供完整的 360 度環境視圖，并且不需要任何“學習”來檢測障礙物。來自激光雷達的點云信息也可以方便地實現地圖繪制和定位，因為車輛知道它在所有點的位置。但激光雷達價格昂貴且體積龐大，這限制了其對許多開發人員的實用性，

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新 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 提升邊緣 AI 性能

Tue, 24 Jan 2023 07:56:21 +0000

基于去年 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 設備的擴張勢頭， NVIDIA Jetson Orin NX 16 GB 模塊現在可在全球范圍內購買。 Jetson Orin NX 16 GB 模塊在小尺寸、低功耗機器人和自主機器的性能和效率方面無與倫比。這使得它非常適合用于無人機和手持設備等產品。該模塊可輕松用于制造、物流、零售、農業、醫療保健和生命科學等高級應用，所有這些都是一個真正緊湊、節能的封裝。它是最小的 Jetson 外形尺寸，提供敢達 100 TOPS 的 AI 性能，功率可配置在 10 W 和 25 W 之間。它為開發人員提供了 NVIDIA Jetson AGX Xavier 性能的 3 倍和 NVIDIA Jetson Xavier NX 性能的 5 倍。模塊上的系統支持多個 AI 應用程序管道，包括 NVIDIA Ampere 架構 GPU…

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了解自動駕駛汽車

Fri, 28 Oct 2022 05:43:00 +0000

未來是自主的，人工智能已經在改變交通行業。但什么是自動駕駛汽車，它是如何工作的？自動駕駛汽車誕生于數據中心。它們需要傳感器、高性能硬件、軟件和高清地圖的組合才能在無人駕駛的情況下運行。盡管這項技術的概念已經存在了幾十年，但由于人工智能和計算的突破，生產自動駕駛系統最近才成為可能。具體而言，高性能計算的巨大飛躍為開發、訓練、測試、驗證和操作自動駕駛汽車開辟了新的可能性。 Introduction to Autonomous Vehicles GTC 會議介紹了這些突破、當前自動駕駛技術的工作原理以及智能交通的前景。車輛中運行的深度神經網絡經過大量駕駛數據的訓練。他們必須學習如何識別現實世界中的物體并做出反應——這是一個非常耗時且成本高昂的過程。一個由 50 輛車組成的測試車隊每天產生大約 1.6 PB 的數據，這些數據必須被攝取、編碼和存儲，

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NADP + Triton: 搭建穩定高效的推理平臺

Thu, 29 Sep 2022 02:20:45 +0000

業務背景蔚來自動駕駛研發平臺(NADP)是著力服務于自動駕駛核心業務方向的研發平臺。平臺化的推理能力作為常規機器學習平臺的重要組成部分，也是NADP所重點建設和支持的能力之一。 NADP所支持的推理業務，整體上有以下幾個特性：經過我們從眾多方案的對比和篩選，NVIDIA Triton 能夠在上述每一個方面都能滿足我們的需求。比如，Triton 支持多個模型或模塊進行DAG式的編排。其云原生友好的部署方式，能夠很輕的做到多GPU、多節點的擴展。從生產級別實踐的穩定性角度來看，即便是一個優秀的開源方案，作為平臺級的核心組件，也是需要長時間，高強度的驗證，才能放心的推廣到最核心業務上。經過半年的使用，Triton證明了自己，在保證強大功能的前提下，也提供了很好的穩定性。另外，NVIDIA有著優秀的生態建設與社區支持，提供了優質的Triton社區內容和文檔共享，

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現已推出：帶有 DRIVE OS 6 的 NVIDIA DRIVE AGX Orin 開發人員套件

Wed, 31 Aug 2022 04:15:00 +0000

自動駕駛車輛開發商現在可以使用靈活、可擴展和高性能的硬件和軟件來構建下一代更安全、更高效的交通工具。 NVIDIA DRIVE AGX Orin 開發套件現在可供一般訪問。該人工智能計算平臺由單個 Orin 片上系統（ SoC ）提供動力，包括開發生產級自動駕駛車輛所需的硬件、軟件和示例應用程序。它也是模塊化的，與 NVIDIA Jetson 、 NVIDIA Isaac 和 NVIDIA Clara AGX 平臺共享相同的設計。通過豐富的汽車 I / O ，您可以靈活擴展? 并重復您的自動駕駛解決方案。 DRIVE AGX Orin 包括用于試驗臺開發的基本套件和用于車輛安裝的附加車輛套件。該平臺的占地面積也比前幾代更小，系統和附件包含在一個盒子中。此外， NVIDIA DRIVE 操作系統 6 現已在 NVIDIA DRIVE 開發者下載頁推出，

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使用停車標志輔助功能提升自動代客泊車功能

Wed, 25 May 2022 03:30:00 +0000

這是 NVIDIA DRIVE Labs 系列中的最新視頻。這些視頻以工程為重點，介紹了各個自主車輛的挑戰以及 NVIDIA 驅動團隊如何應對這些挑戰。掌握更多 NVIDIA DRIVE 內容。自動停車涉及一系列復雜的感知和決策算法，傳統上依賴高清（ HD ）地圖來檢索停車信息。然而，地圖覆蓋率和較差或過時的本地化信息可能會限制此類系統。除此之外，系統還必須理解和解釋不同地區的停車規則。在這個 DRIVE Labs 的帖子中，我們展示了基于 AI 的實時感知如何幫助將自動停車擴展到全球各個地區。對停車規則的理解和解釋可能會比表面上看起來更加微妙。可以覆蓋有效區域內的不同停車規則。例如，“禁止停車”可以覆蓋“禁止泊車” 此外，非停車相關標志可以推斷停車規則。例如，在德國，

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NVIDIA DriveWorks 4.0 現已推出

Wed, 20 Oct 2021 07:30:00 +0000

NVIDIA DriveWorks 4 . 0 SDK 現已在 NVIDIA DRIVE 開發人員下載頁面上提供，為您提供專為自動駕駛車輛構建的最新中間件和開發環境。 NVIDIA DriveWorks 在 NVIDIA Drive 之上提供中間件功能，這些功能是自主車輛開發的基礎。這些包括傳感器抽象層（ SAL ）和傳感器插件、數據記錄器、車輛 I / O 支持和深度神經網絡（ DNN ）框架。它是模塊化的、開放的，設計符合汽車行業軟件標準。通過這一最新版本，您可以利用更多傳感器實現靈活、可擴展的自動駕駛解決方案。此外，新的記錄儀工具簡化了數據采集，用于直接的自動車輛傳感器校準。訪問 DriveWorks 4 . 0 需要 NVIDIA 開發者賬戶和 NVIDIA DRIVE AGX SDK 開發人員程序中的成員資格。

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