top of page

QCar 2 引領自動駕駛研究和教學步入真正的 AI 時代

錫昌科教
QCar 2引領自動駕駛研究和教學步入真正的AI時代

十分之一的優勢 

多年來,世界各地的自動駕駛研究人員和教育工作者已經達成共識:1/10 比例的車輛是快速完成工作的理想選擇。與全尺寸車輛相比,1/10 比例的平台更安全、小巧、低成本,不論經驗多寡都能立即上手,並迅速擴大規模。

 

大家都有魚與熊掌兼得的渴望,面對市場上的同類產品,我們經常聽到這些心聲:如何才能不降低處理能力呢?如果我的 1/10 比例平台擁有全尺寸車輛的處理能力會怎麼樣? 

 

處理能力不打折 

到目前為止,特斯拉或 Waymo 等全尺寸車輛的計算硬體相對龐大甚至有點笨重,無法在 1/10 比例的平台上部署。下圖顯示了 5 種不同平台的硬體計算能力,左邊的兩個長條圖代表全尺寸車輛配備的大型硬體,右邊的三個長條圖代表 1/10 比例車輛上的硬體。


如您所見,1/10 比例汽車的處理能力一直被限制在全尺寸汽車的 1/10 左右,直到不久之前,這還是所有 1/10 比例平台的共通限制。


QCar 2引領自動駕駛研究和教學步入真正的AI時代

現在我們有了搭載 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 的 QCar 2,具備全尺寸汽車的計算能力,以下圖表會給您驚喜。


QCar 2引領自動駕駛研究和教學步入真正的AI時代

NVIDIA Jetson AGX Orin™ 是全球首款也是目前唯一一款為自動駕駛研究和教育量身訂做的計算平台。經過兩年多的開發,Quanser 非常自豪地宣佈我們已經將 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 完全整合到新一代 QCar 2 的設計中。現在,QCar 2 能夠同時處理多個高速攝影機訊息來源,並部署了最新的人工智慧視覺處理系統,無論在功能性和 AI 應用等方面,在眾多 1/10 比例自動駕駛平台中都穩居領先地位。

 

360 度環景處理

現今的自動駕駛汽車在道路上行駛需要 360 度全方位視覺感知。與上一代 QCar 相同,QCar 2 藉由前後左右 4 個攝影機和重疊視野為使用者提供 360 度視覺感知能力。如您所知,同時捕捉、壓縮和傳輸 4 個攝影機的畫面非常耗費資源,尤其是對資料進行後期處理時。從下面的影片可以看到,QCar 2 使用 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 超強的計算能力和顯著增加的頻寬,可以同時以高解析度、高幀率和全色彩捕捉和處理所有 4 路視訊訊號。



請注意,雖然兩代 QCar 都使用了相同的 4 個 CSI 攝影機,您在影片裡看到的品質差異展示了 AGX Orin™ 在壓縮 4 路訊息來源並即時傳輸到外部 PC 站的超強能力:上一代 QCar 為節省車載計算時間,只能以黑白格式傳輸,而 QCar 2 則可以處理所有 4 個影像,並在有剩餘資源的情況下即時傳輸高解析影像。

 

即時應用人工智慧

當然,在自動駕駛領域僅僅捕捉影像是不夠的,即時處理影像產生的資料並且藉此瞭解環境和做出決策才是重點。在過去的 5 年中,我們看到了機器學習、視覺處理和人工智慧領域的諸多進步,這些模型包括 LaneNet、FlowNet、SegNet、PilotNet 和 DepthNet 等。

 

上一代的 1/10 比例平台不具備快速執行這些 AI 模型的能力:它們的運算力無法處理現代攝影機播放速率帶來的海量資料。而最新的 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 的即時計算性能完全能夠勝任,這也是 QCar 2 成為理想平台的眾多原因之一。我們在 QCar 2上部署了最新的電腦視覺系統和人工智慧模型,QCar 2 處理幀的速度甚至比攝影機捕捉幀的速度還要快,完全實現無滯後、無延遲、即時做出決策。



上面這段影片是在 QCar 2 上錄製的,顯示了前置攝影機使用 YoloV8 人工智慧電腦視覺模型識別交通標誌和道路線形的過程。此外,我們甚至教會了該模型識別其他 QCar、人類巨腿和寵物。

 

1/10 比例自動駕駛平台的無限可能性 

更快速的幀率、更高的解析度和更複雜的人工智慧模型對 QCar 2 來說都不是挑戰。運用 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 的強大處理能力,以 60fps 的速度即時運行 YoloV8 等模型也毫無問題。QCar 2 的充沛運算力表示使用者可以真正突破極限,進行更多創意的嘗試:您可以同時在多個攝影機訊號上運作 AI 應用,或在單一攝影機上同時運行多個 AI 模型並比較結果。現在需要突破的變成了我們的想像力。




另一個擁有全尺寸處理能力的好處是,您再也無需對已完成的工作(代碼、設置、部署等等)進行再設置。無論您是首次在真正的硬體上進行部署,或者您打算在某個時候將工作移植到全尺寸車輛,都無需煩惱如何轉換。

 

1+1>2 的完全整合 

QCar 2 開機即用,這得益於全新設計的電路主機板將 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 與 QCar 2 的感測器完美整合。QCar 2 安裝有四個 CSI 攝影機,支援額外的 Pi 攝影機、RGBD 攝影機、雷射雷達、IMU、編碼器、轉速計,支援額外的感測器和 I/O。QCar 2 還預裝了電機驅動器、轉向驅動器、電源管理、Wifi、固態硬碟、LCD 顯示,支援 Issac 的 ROS2 Humble、用於 Python 和 C 的 QSDK、在 MATLAB/Simulink 架構下的 QUARC,以及數不勝數的其他功能。 

 

在過去的 5 年裡,上一代 QCar 已經成為自動駕駛研究和教育領域首選的整合平台,QCar 2 的問世將延續既有的輝煌並邁向新的高度:在 1/10 的外型尺寸中融入了 5 年來的經驗、回饋和改進,並整合了有史以來最強大的 GPU!

 

如果您有任何疑問,或想進一步瞭解 QCar 2、整合的 NVIDIA Jetson AGX Orin™ 或 Quanser 的自動駕駛汽車工作室,請隨時連絡我們。

 

 

關於作者


安德魯-傑拉貝克(Andrew Jerabek)是 Quanser 機械工程團隊的研發經理。十多年來,安德魯持續在設計和構建 Quanser 的產品和硬體平台,如 QArm Manipulator、Quanser Aero 和 QCar 2。

Comments


bottom of page