ВЕСТИ

Прямой Эфир

    Прогнозы

      8 фактов об автопилоте Nvidia

      Москва, 6 ноября - "Вести.Экономика" Компания NVIDIA уже давно перестала ассоциироваться только с игровыми компьютерами и видеокартами и в последние несколько лет активно занимается исследованиями в области ускорения вычислений и развитием искусственного интеллекта.

      По минимуму для нормальной работы автопилота достаточно четырех камер кругового обзора, радара и лазерного сканера — лидара. Но главная проблема — как обрабатывать полученные с этих датчиков данные. Для этого используется разработанный Nvidia сложный софт на основе нейронных сетей. Посмотрим на основные особенности системы автопилота от Nvidia


      Xavier - первый процессор для автономного вождения

      Оснащенная более чем 9 млрд транзисторов Xavier является самой сложной системой-на-чипе из когда-либо созданных, над ним трудилось более чем 2 тыс. инженеров компании, а инвестиции в исследования и разработки составили порядка $2 млрд.

      В основе Xavier лежит специальный 8-ядерный CPU, 512-ядерный GPU Volta, ускоритель глубокого обучения, ускорители компьютерного зрения и 8K HDR-видеопроцессоры. Благодаря унифицированной архитектуре, все предыдущие программные наработки доступны в Nvidia Drive.

      Несмотря на сложную матчасть, все просто: Xavier обеспечивает большую производительность при меньших энергозатратах, а именно 30 трлн операций в секунду при энергопотреблении 30 Вт. Она в 15 раз экономичнее предыдущей архитектуры.


      Дополненная реальность с Nvidia Drive AR

      Программное обеспечение Nvidia Drive AR предназначено для обеспечения водителей информацией о том, что происходит вокруг них, а также информацией об автомобиле. В настоящее время производители экспериментируют с лобовыми AR-стеклами.

      Дополненная реальность Nvidia Drive позволяет производителям легко воспроизводить подробную информацию о поездке, включая обстановку вокруг автомобиля. Благодаря доступному визуальному сопровождению водители и в конечном счете пассажиры начнут лучше понимать, как автономное транспортное средство воспринимает обстановку и какие будет совершать действия.

      Хотя все это может показаться довольно футуристическим решением, Nvidia не считает, что развитие технологии займет десятилетия. На самом деле компания ожидает, что AR станет обычным явлением в ближайшие пять лет. Все это является частью более обширной стратегии NVIDIA по вводу ИИ в автомобили.
      ИИ на страже безопасности

      Искусственный интеллект призван кардинально изменить системы беспилотного вождения, улучшая возможности управления автомобилем для всех. Набор инструментов разработчика Nvidia Drive IX позволяет автопроизводителям и разработчикам приложений создавать интуитивно понятные системы для водителей и пассажиров, используя данные с датчиков внутри и снаружи автомобиля.

      Искусственный интеллект может отслеживать направление вашего взгляда и определять объекты, которые вы, возможно, не видите, например происходящее вокруг автомобиля, перед ним и в слепых зонах. Nvidia Drive IX может известить вас о тревоге и даже, если система настроена таким образом, предпринять необходимые действия.

      Софт использует нейронные сети глубокого обучения, чтобы отслеживать положение вашей головы и направление взгляда и взаимодействовать с вами при помощи систем распознавания голоса, чтения по губам и обработки естественных языков.
      Тестирование в VR

      NVIDIA неоднократно подчеркивала, что ее разработчики на первое место ставят безопасность и удобство вождения и поэтому исповедуют принцип открытости данных и процессов, используемых для обучения и тестирования беспилотных систем. В частности, во многом из соображений безопасности обучение алгоритмов NVIDIA перенесено в виртуальную реальность, воссоздающую маршрут со всем его окружением и заданные погодные условия. Благодаря этому на реальные дороги выезжают уже обученные автомобили.

      Nvidia Drive Constellation использует фотореалистичное моделирование для создания безопасного и масштабируемого метода вывода беспилотных автомобилей на дороги. Программное обеспечение для визуализации на базе GPU моделирует камеры, радар и лидар как вводные устройства для Pegasus, которые обрабатывают данные, как будто поступающие с датчиков едущей по дороге машины. Эта масштабируемая система способна генерировать миллиарды километров дорог для тестирования различных сценариев движения автономных транспортных средств, позволяя проверять циклы оборудования и ПО перед развертыванием.

      Автономный ИИ в маленькой коробочке

      Nvidia выпускает две версии мобильного суперкомпьютера DRIVE AGX — простой Xavier с единственным SoC-чипом Xavier и продвинутый высокомощный Pegasus. У него два чипа Xavier, но еще пара отдельных графических процессоров Turing, и широкий набор вводов-выводов: компьютер способен обрабатывать данные с восьми камер высокого разрешения, восьми радаров, а опционально — и лидара. Вычислительная мощность этих двух компьютеров отличается на порядок: базовый вариант с одним чипом способен обсчитать 30 трлн операций в секунду, а Pegasus — 320 трлн.

      ИИ-платформа Nvidia Drive PX Pegasus одновременно запускает несколько нейросетей и предназначена для безопасного управления автоматизированным и полностью автономным вождением. Технология позволяет создавать транспортные средства, которые могут работать без водителя — полностью автономные, без руля, педалей и зеркал, с интерьером в стиле дома или офиса, способные прибывать по требованию и безопасно доставлять пассажиров в точки назначения, обеспечивая свободу передвижения даже пожилым и людям с ограниченными возможностями.
      Ключи не нужны

      Чтобы расширить возможности автомобиля и в конечном счете заменить водителя, софт обеспечивает ключевые функции, такие как объединение датчиков и восприятие. Открытое решение с полным стеком ПО оснащено библиотеками, наборами инструментов, фреймворками, документацией исходных кодов и компиляторами для производителей и поставщиков транспортных средств, что позволяет развивать автоматизированные и автономные приложения для транспортных средств.

      15 октября 2018 г. компания Visionlabs анонсировала внедрение функции распознавания лиц внутри и снаружи автомобиля в платформу Nvidia Drive. Эта технология заменит собой ключи, обеспечит "умный" и безопасный доступ к автомобилю, персонализацию, контроль за состоянием водителя.
      4 принципа безопасности автопилотов от Nvidia

      Nvidia утверждает, что безопасность поездок на беспилотных машинах базируется на четырех фундаментальных принципах, которыми должны обладать ИИ-система.

      Первый — мощная ИИ-платформа с возможностью глубокого обучения, которая может работать с датчиками, системами объемного зрения и другими приборами. Второй важный аспект — обработка данных. Предполагается, что каждый беспилотник будет генерировать петабайты данных, поэтому часть информации нужно будет обрабатывать удаленно в дата-центрах. Все это потребует совершенно новой вычислительной архитектуры и инфраструктуры.

      Третий принцип — тестирование беспилотных машин в реальных условиях, на обычных дорогах и при различных режимах движения. Это позволит собрать больше информации о поездке и дополнить ею обычное компьютерное моделирование.

      Четвертый и последний — меры безопасности для водителей, участвующих в тестировании. Участники тестов должны пройти подготовку перед началом эксплуатации таких машин.
      Автопилот управляет гоночным болидом

      Гоночный беспилотник компании Roborace использует вычислительную платформу Nvidia Drive PX 2, в режиме реального времени обрабатывающую данные от лазерных дальномеров, радаров, GPS-приемника, ультразвуковых датчиков и камер. Разработкой алгоритма работы беспилотника занималась британская фирма Arrival.

      Публичный дебют гоночного беспилотника состоялся в Барселоне зимой 2017 г. Представленный на выставке мобильной индустрии автомобиль оснастили 300-киловаттными электромоторами, а его масса составляла всего 975 кг. По словам создателей, такая машина может разгоняться до 320 км в час.

      Автомобили Roborace примут участие в собственном чемпионате, который планируется проводить в рамках гонок электромобилей Формула Е. Техническая начинка всех машин окажется одинаковой, но программное обеспечение, которое отвечает за управление машиной, команды смогут разрабатывать самостоятельно.

      Новости партнеров

      Форма обратной связи

      Отправить

      Форма обратной связи

      Отправить