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自动驾驶资本与技术热:芯片厂商扎堆大战ADAS

2016-02-03 09:07:00来源:20区编辑:转角遇见你

自动驾驶资本与技术热:芯片厂商扎堆大战ADAS

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截至目前为止,电子产业中的自动驾驶车主要解说员一直是Nvidia执行长黄仁勋。

竭力鼓吹‘深度学习’的黄仁勋经常教育人们,自动驾驶车需要一个功能强大的视觉运算系统来融合从摄影机和其它传感器而来的资料。换句话说,Nvidia最新推出的Drive PX2被黄仁勋宣称为‘为汽车设计的超级电脑’,它将成为汽车的标准配备,可以用来感知汽车所处位置、辨识汽车周遭的物体,并且即时计算最安全的路径。




Nvidia首席执行官黄仁勋


在今年的新闻发布会上,Nvidia还发布了一款名为Digits的深度学习平台。Nvidia已经在用这个平台测试自己的自动驾驶车了。“自动驾驶技术具有令人难以置信的困难度,”黄仁勋指出,“它可不像你用监理所的手册来编程‘驾驶’这么简单。”


为了显着缩短开发和训练深度神经网络所需的时间,汽车制造商需要像执行于在其服务器超级电脑上的Digits这样的工具,Nvidia指出。


根据黄仁勋的构想,每家汽车公司最终都将拥有一个端对端的系统——范围从用于训练深度神经网络的Nvidia Digits到用于汽车中部署网络输出的NvidiaDRIVE PX 2。


为自动驾驶开发人工智能软件的布达佩斯公司AdasWorks创办人兼执行长Laszlo Kishonti指出,该公司正与Nvidia合作开发用于富豪汽车(Volvo)的系统,这款基于GPU的系统可以即时处理来自多个传感器的资料。


Kishonti表示,AdasWorks不用处理器,“我们采用GPU、FPGA或其它任何可用的嵌入式视觉SoC。”但使用Nvidia解决方案的一个重要优势是,在车载电脑上开发与验证的逐行程式码与服务器上使用的程式码是完全一样的。




针对自动驾驶车的端到端深度学习平台(来源:Nvidia)


相较于Mobileye仅关注于视觉处理,“我们的重点在于融合来自所有不同传感器的资料。视觉只是众多传感器资料中的一部份,”Nvidia汽车整合部门资深经理Dave Anderson表示。


Nvidia设计的DRIVE PX 2可以处理来自12个视讯摄影机以及雷达、光达和超音波传感器的输入资料。他解释:“我们融合了这些资料,使其得以精确地侦测目标物体、进行辨识,以及判断汽车与周围世界的相对位置,然后找到安全行驶的最优路径。”

传感器:sensornetwork

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