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    攜手NVIDIA I 天準AI技術賦能智慧交通

    2020-08-20  閱讀數:1760

    人工智能已經成為新一輪產業變革的核心驅動力,正在對世界經濟、社會進步和人類生活產生極其深刻的影響。作為人工智能范疇最重要的前沿分支之一,機器視覺已服務工業 30 年,相當于現代工業生產和智能制造的“機器眼睛”。蘇州天準科技股份有限公司致力于以領先的人工智能技術推動工業轉型升級,通過持續高強度創新,不斷突破行業極限。

    在精密測量領域,由天準牽頭的“復合式高精度坐標測量儀器開發和應用”項目入選“國家重大科學儀器設備開發專項”,設備精度高達 0.3 微米,使中國成為繼德國、日本之后,掌握同等測量技術的全球第三個國家。

    天準的智能檢測裝備將機器視覺技術應用于工業流水線上的在線檢測場景,實現對工業零部件和產品的實時在線尺寸與缺陷檢測。以光伏領域為例,天準不斷打破業界極限,將硅片分選檢測設備產能成功提升到業界 1.5 倍以上,成本降低 50% 以上。

    天準的智能制造系統不僅可消除生產檢測中人的不穩定因素、提升生產效率、降低生產成本,而且可幫助改善產品品質,已廣泛應用于 3C 電子、汽車制造等智能化生產程度較高的行業,推進工廠無人化和智能化進程。

    無人物流車是機器視覺技術在物流領域的落地場景。天準作為 NVIDIA Jetson Preferred Partner,將基于 NVIDIAJetson 處理器的 AI 邊緣計算技術與無人車相結合,打造無人移動平臺加 AI 邊緣計算整體解決方案,使機器視覺技術賦能更多的行業和場景。

    NVIDIA 產品或平臺、工具介紹

    NVIDIA® Jetson AGX Xavier?  為邊緣設備的計算密度、能效和 AI 推理功能設定了新標桿。作為首款專為自主機器設計的計算機,Jetson AGX Xavier 的性能足以完成如下任務:視覺測距、傳感器融合、定位與地圖繪制、障礙物檢測以及對新一代機器人至關重要的路線規劃算法。在緊湊的外形下,用戶可以獲得 GPU 工作站級別的性能—— 32 萬億次運算/秒 (TOPS) 的峰值計算能力和 750 Gbps  的高速 I/O 性能;得益于 NVIDIA 整套豐富的 AI 工具和工作流程,可幫助開發者快速訓練和部署神經網絡。

    該平臺支持 NVIDIA JetPack 和DeepStreamSDK,以及 CUDA®、cuDNN 和 TensorRT 軟件庫,使得在云端訓練的深度學習算法模型可以無縫的遷移到邊緣端,大大加速產品的原型驗證和批量部署過程。

    方案與開發技術分享

    隨著 AI 算法的飛速發展和計算平臺算力的不斷提升,AI 技術充分賦能自動駕駛、智慧公路、軌道交通等諸多領域,應用于無人駕駛、車路協同、軌交列車安全監控等各種智慧交通場景。在這些場景中,往往需要借助于多種不同的傳感器,利用各種傳感器的不同特性,從不同維度充分獲取周圍環境信息。常用的傳感器有相機、激光雷達、IMU、毫米波雷達等。

    各種傳感器數據產生于不同的時刻、且均在各自的坐標系中進行表達,為了從各個不同的傳感器中得到統一的目標信息,需要對其進行時空融合,即時間同步和空間對齊。下圖是只進行空間融合、未做時間對齊的激光雷達和圖像數據融合的結果:對于靜止目標,兩種數據可以很好地匹配到一起;對于運動目標,則會產生明顯的數據不匹配情況,根本原因就在于兩種傳感器數據產生的時刻不同。因此,在有移動目標的應用場景中,時間同步和空間對齊缺一不可。

    在傳統的智慧交通應用中,各種傳感器數據往往通過 USB 接口或網口接入到工控機或服務器中進行算法處理,以滿足 AI 推理算法處理海量數據的大算力需求。這種方式往往容易帶來以下問題:
    ①工控機網口和USB接口一般非防松設計,多種傳感器接入后,在無人車或列車行進過程中,很容易出現松動問題;
    ② 工控機只能通過網口進行IEEE 1588協議或NTP協議進行授時,前者需要專業的授時設備,后者授時精度不高;
    ③在工控機中進行多傳感器數據融合,由于需要進行大量的矩陣運算,會占用工控機寶貴的算力資源。

    為解決上述問題,本項目基于NVIDIA Jetson Xavier,設計了用于智慧交通場景的Sensor Box,主要解決以下三個問題:
    ①各種傳感器的可靠接入;
    ②各傳感器高精度的授時;
    ③時空融合計算。

    Sensor Box 如下圖所示,該設備支持常用的 GMSL2 相機接口、千兆網口、萬兆光口、USB3.0 網口、CAN 總線接口等接口形式,各種接口均具有防松設計;內置納秒級精度的同步觸發和授時電路,并具有 GPS 失鎖守時功能;可以耐受 XYZ 三軸 3Grms0~1000Hz 的隨機振動,整機可以達到 IP65 防護等級。各傳感器數據接入 Sensor Box 之后進行時空融合后,或者在 Sensor Box 內直接進行推理運算,或者通過萬兆光口傳給工控機進行更復雜的算法處理。


    一個 1080P 相機的像素數約為 200 萬個,一個 32 線激光雷達一幀數據約有 12 萬個點,按每秒 10 幀的幀率計算,產生的像素點是千萬級,點云點數則為百萬級。在自動駕駛場景,存在多個相機和多個激光雷達的情況下,每秒鐘 sensor box 將要處理以億計的像素和點云數量。對于點云到圖像的融合計算來說,每個點需要進行 9 次乘法和 12 次加法運算,如果全部放到 CPU 中處理,難以滿足海量數據處理實時性的要求。

    1個激光雷達和1個相機進行時空同步后的融合效果。基于Xavier 的 Sensor Box 解決方案已經在國內很多自動駕駛場景中路測使用。

    通過 NVIDIA Jetson 提供的 CUDA 工具,將空間融合的乘加運算遷移到 GPU 的 CUDA 核中進行并行處理,大大提升了處理速度,提高了計算性能。以典型的傳感器數量偏多的自動駕駛卡車為例,基于 Xavier 的 Sensor Box 可支持多達10路 1080P 相機和 6 路激光雷達接入,為其提供同步觸發和授時功能,在其內部完成所有傳感器的時空同步計算后,通過萬兆光口傳到工控機。將傳感器采集、時空同步等比較消耗算力的過程前置到 Sensor Box 中,使工控機內可以執行更復雜更智能的 L4 級自動駕駛算法。

    文章原作者NVIDIA開發者社區,本文經NVIDIA授權轉發。


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