0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

NVIDIA Jetson AGX Xavier新一代AI感知算法,推动自动驾驶商业落地

454398 来源: NVIDIA英伟达中国 作者: NVIDIA英伟达中国 2020-09-23 14:32 次阅读

得益于 NVIDIA Jetson AGX Xavier 硬件开发平台小巧的体积、优异的算力功耗比和完善的 CUDA ®及 TensorRT 等全套软件工具链, RoboSense 推出极具性价比的 RS-Cube 激光雷达 AI 感知算法方案,方便携带安装,即插即用,可同时支持多激光雷达灵活组合应用,助力中低速自动驾驶应用的研发测试及快速商业化落地。

RoboSense (速腾聚创)创立于 2014 年,是全球领先的智能激光雷达系统( Smart LiDAR Sensor System )科技企业,合作伙伴遍布全球,产品技术广泛应用于自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、 Robo-Taxi 、商用车、物流车、机器人、公共智慧交通、车路协同等场景。

RoboSense 产品技术的领先建立在多学科多层级的技术积累之上。以市场为导向, RoboSense 为客户提供多种智能激光雷达系统解决方案,产品技术包括: MEMS 固态、机械式激光雷达, AI 感知算法,硬件融合技术等。

应对复杂问题,亟需提高效率

激光雷达传感器能够提供周围环境高精度的几何分布信息,相比摄像头视觉传感器,具备不受环境光干扰、检测范围大、检测距离远、无畸变、精确可靠等优势,在机器人、物流、自动驾驶等领域具备不可替代的优势。但同时,相比于视觉处理算法和方案的成熟,激光雷达也面临着后处理算法稀缺、开发难度较高的挑战,尤其点云数据是 3D 数据,对其处理需要更高的算力。当前主流的算法例如 KITTI 自动驾驶数据集中排名较高的点云算法几乎都依赖工控机这种“庞然大物”才能够支持实时运行。

以自动驾驶为例,自动驾驶中的实际问题非常复杂,各种天气、路况组合非常多,因而对传感器的感知精度和可靠性及 AI 感知算法的运行速度,实时处理数据的效率要求非常高。此外,点云 AI 技术相对复杂,研发门槛高,传统感知算法团队面临着缺乏点云处理经验、缺乏辅助开发工具、缺乏有效的数据集以及硬件平台功耗高、体积大等问题。

NVIDIA Jetson AGX Xavier, 更低功耗更优算力

得益于 NVIDIA Jetson AGX Xavier 硬件开发平台小巧的体积、优异的算力功耗比和完善的 CUDA ®及 TensorRT 等全套软件工具链, RoboSense 推出极具性价比的 RS-Cube 激光雷达感知方案,它方便携带安装即插即用,可同时支持多激光雷达灵活组合应用,助力中低速自动驾驶应用的研发测试及快速商业化落地。

凭借 NVIDIA Jetson AGX Xavier 高达 32T 的算力, RS-Cube 可以支持 Robosense RS-LiDAR-16 、 RS-LiDAR-32 、 RS-Bpearl 、 RS-Ruby Lite 、 RS-LiDAR-M1 等多种激光雷达及其组合应用,实现实时对周围环境的障碍物检测、分类、跟踪、语义分割等全方位感知,通过一种简单、快速、灵活的方式赋予自动驾驶激光雷达感知和分析能力。

在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 硬件平台的助力下, RoboSense 可以快速完成原型测试,有效缩短研发周期、降低试错成本,有利于开发团队将精力集中在多场景、大规模专用点云数据集的构建和 AI 算法性能提升上,而非过度关注硬件底层相关的开发适配工作。

NVIDIA Jetson AGX Xavier 小巧的体积和较低的功耗也给实际路测安装、调试、软件部署更新等带来便捷,有效提升算法开发和路测效率;其丰富的接口也方便与其它传感器、设备等连接,能够灵活适应不同的硬件测试平台,在一定程度上节省了适配成本。

另外,不同于 FPGA 或者各种定制的 ASIC , NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发平台可以视作一款移动的计算机,具备完善的上层系统环境,可以快速无缝将桌面开发成果迁移其上,所见即所得的开发保证了开发和部署的一致性,省去嵌入式移植、测试等环节,在另一个层面上加速了产品开发。

新一代AI感知算法,推动自动驾驶商业落地

RoboSense RS-LiDAR-Algorithms 感知算法基于激光雷达三维点云数据,针对自动驾驶场景需求打造,凝聚了 RoboSense 团队超过十年的研发积累。目前, RS-LiDAR-Algorithms 已经与全球百余家合作伙伴在多种自动驾驶场景中合作,无论是技术的先进性还是可靠性都处于行业领先水平。

得益于低功耗,高计算能力的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 平台, RoboSense 极大地提升了 AI 感知算法处理大量点云数据的速度。此外, NVIDIA Jetson Xavier 支持自动驾驶客户使用多激光雷达灵活组合应用,且体积小即插即用,进一步提升了产品的用户体验,帮助 RoboSense 推动 V2X 车路协同、中低速物流机器人、工业自动运输、 RoboTaxi 等自动驾驶中低速场景和应用的安全落地。

目前, RoboSense 合作伙伴覆盖全球各大自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等, 包括一汽集团、上汽集团、现代摩比斯等 OEM 客户,大唐移动、高兴新等车路协同领先方案商,阿里菜鸟、京东、新石器、苏宁等中低速物流机器人客户,图森、 AIDRIVERS 等工业运输和移动自动化客户,小马智行、 AutoX 等 RoboTaxi 客户。

RoboSense 联合创始人兼 COO 邱纯潮表示:“激光雷达和 AI 感知算法是确保自动驾驶安全性的第一步。借助 NVIDIA Jetson Xavier ,算法端可以提升 AI 感知算法运行速度。我们期望能始终与 NVIDIA 合作,打造更成熟、高性能,低成本,且集激光雷达硬件、 AI 算法与芯片三大技术于一体的智能激光雷达系统,推动智慧城市和自动驾驶的发展和商业化落地。”

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • NVIDIA
    +关注

    关注

    14

    文章

    5098

    浏览量

    104220
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    87

    文章

    32172

    浏览量

    271159
  • 激光雷达
    +关注

    关注

    969

    文章

    4049

    浏览量

    190763
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    786

    文章

    13977

    浏览量

    167537
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    政策与技术并行,共推Robotaxi商业化进程?

    高级别自动驾驶的发展离不开政策与技术的双重驱动。政府对“车路云体化”建设的支持推动了基础设施的完善,同时高级别自动驾驶的监管体系逐步完善,为自动驾
    的头像 发表于 01-20 10:30 180次阅读
    政策与技术并行,共推Robotaxi<b class='flag-5'>商业</b>化进程?

    丰田、Aurora及大陆集团携手NVIDIA,共推高度自动驾驶车型

    ,丰田将基于NVIDIA DRIVE AGX Orin™平台构建其下一代自动驾驶车型。同时,丰田还将采用经过安全认证的NVIDIA Driv
    的头像 发表于 01-13 10:54 393次阅读

    NVIDIA DRIVE技术推动自动驾驶发展

    随着 AI 技术的飞速发展,汽车行业正经历场深刻而全面的智能化转型。以 NVIDIA DRIVE 技术为核心,NVIDIA 正在推动
    的头像 发表于 12-29 16:02 455次阅读

    文聊聊自动驾驶测试技术的挑战与创新

    随着自动驾驶技术的飞速发展,自动驾驶测试的重要性也日益凸显。自动驾驶测试不仅需要验证车辆的感知、决策、控制模块的独立性能,还需确保系统在复杂场景中运行的整体可靠性。然而,
    的头像 发表于 12-03 15:56 344次阅读
    <b class='flag-5'>一</b>文聊聊<b class='flag-5'>自动驾驶</b>测试技术的挑战与创新

    标贝科技:自动驾驶中的数据标注类别分享

    自动驾驶训练模型的成熟和稳定离不开感知技术的成熟和稳定,训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据。据英特尔计算,L3+级自动驾驶每辆汽
    的头像 发表于 11-22 15:07 1264次阅读
    标贝科技:<b class='flag-5'>自动驾驶</b>中的数据标注类别分享

    NVIDIA Research端到端自动驾驶模型引领国际挑战赛

    NVIDIA 在国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上展示了用于自动驾驶汽车开发的加速计算和生成式 AI 的突破技术。
    的头像 发表于 09-09 10:11 609次阅读

    智能网联是否是自动驾驶落地的必要条件?

    随着全球科技的不断进步,自动驾驶技术逐渐从实验室走向公众视野,并且已经开始在部分地区进行商业化测试。尽管如此,关于自动驾驶的发展路径,业内仍然存在两种主要观点:种是单车智能,强调车辆
    的头像 发表于 08-29 09:02 430次阅读

    聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

    自动驾驶飞速发展,绕不开感知、决策和控制决策的经典框架,而感知作为自动驾驶汽车“感官”的重要组成部分,决定了自动驾驶系统对环境的理解和反应能
    的头像 发表于 08-23 10:18 712次阅读

    FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)在自动驾驶领域具有显著的优势,这些优势使得FPGA成为自动驾驶技术中不可或缺的部分。以下是FPGA在
    发表于 07-29 17:11

    FPGA在自动驾驶领域有哪些应用?

    是FPGA在自动驾驶领域的主要应用: 感知算法加速 图像处理:自动驾驶中需要通过摄像头获取并识别道路信息和行驶环境,这涉及到大量的图像处
    发表于 07-29 17:09

    Nullmax正式推出新一代自动驾驶技术Nullmax Intelligence

    7月16日,Nullmax在上海举办“AI无止境,智变新开端”2024技术发布会,正式推出新一代自动驾驶技术Nullmax Intelligence(简称“NI”)。新技术着重于打造全场景的
    的头像 发表于 07-17 09:32 719次阅读
    Nullmax正式推出<b class='flag-5'>新一代</b><b class='flag-5'>自动驾驶</b>技术Nullmax Intelligence

    国科微AI首席科学家邢国良:打造全系边端AI芯片,赋能下一代自动驾驶

    发展机遇,特别是车载平台与基础设施的互联和协同将会大大提升自动驾驶的性能和安全性。当前,国科微全系边端AI芯片正在持续赋能车路协同,助力下一代自动驾驶技术加速
    的头像 发表于 07-09 11:35 681次阅读
    国科微<b class='flag-5'>AI</b>首席科学家邢国良:打造全系边端<b class='flag-5'>AI</b>芯片,赋能下<b class='flag-5'>一代</b><b class='flag-5'>自动驾驶</b>

    标贝数据采集标注在自动驾驶场景中落地应用实例

    AI数据服务作为人工智能和机器学习的基础,在自动驾驶领域中有着重要地位。与其他人工智能应用场景相比,自动驾驶落地场景相对复杂,想要让汽车本身的算法
    的头像 发表于 05-28 14:22 797次阅读
    标贝数据采集标注在<b class='flag-5'>自动驾驶</b>场景中<b class='flag-5'>落地</b>应用实例

    未来已来,多传感器融合感知自动驾驶破局的关键

    的Robotaxi运营。这标志着L4级自动驾驶迎来了新的里程碑,朝着商业落地迈进了大步。中国的车企也不甘落后:4月7日,广汽埃安与滴滴自动驾驶
    发表于 04-11 10:26

    文远知行与联想车计算战略合作,推进自动驾驶商业落地

    文远知行与联想车计算达成战略合作,共同推进L4级别自动驾驶解决方案的商业落地,这举措无疑为自动驾驶领域注入了新的活力。这次合作不仅彰显了
    的头像 发表于 03-20 10:19 650次阅读