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DRIVE Mapping 集體記憶助力自動駕駛車輛感知環境

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業解 ? 2021-11-18 09:17 ? 次閱讀

集成了 DeepMap 技術的平臺能夠實現可擴展的高精度地圖和定位。

NVIDIA DRIVE Mapping 正在走向全球。

在 GTC 大會的開幕主題演講中,NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛先生展示了結合 NVIDIA DRIVE 和 DeepMap 技術的最新地圖功能。其結果是高精度的解決方案,能夠實現眾包地圖并穩定的運用于自動駕駛汽車地圖和定位。

地圖是自動駕駛的基礎支柱,是自動駕駛的集體記憶。高精度地圖提供了對駕駛環境的基礎理解,并在汽車行駛過程中不斷更新。NVIDIA 近期收購了世界領先的自動駕駛地圖公司 DeepMap,團隊正在共同加速、改進和擴展全球范圍內的高性能地圖解決方案。

這些地圖必須以更快的處理速度和更少的數據存儲實現厘米級精度,反映道路施工區域或車道封閉等實時路況,并且高效擴展至整個自動駕駛車隊。地圖還必須能夠在世界各地運行。

NVIDIA DRIVE Mapping 使自動駕駛車隊和單車均能實現實時建圖和地圖更新,為全球自動駕駛創建可擴展的解決方案。

持續的循環

DRIVE Mapping 專為安全、可擴展和實效性而建立。

該系統能夠利用運行 NVIDIA DRIVE Hyperion 8 的車輛的感知結果,其中包括量產自動駕駛汽車所需的計算、傳感器和軟件。而且,它涵蓋了車輛的整個行駛過程,能夠支持大規模門到門的自動駕駛。

DRIVE Mapping 為 AI 輔助駕駛功能而制圖的每個區域都包括攝像頭和雷達定位層。在惡劣天氣和攝像頭可能被遮擋的光線條件下,雷達能夠為定位和駕駛提供一層冗余。為提高可靠性和準確性,地圖網絡使用了經過正確數據標注的地圖來訓練。

DRIVE Hyperion 傳感器數據輸送入車輛內的 NVIDIA DRIVE AGX AI 計算平臺中。地圖網絡使用這些數據進行感知并識別交叉路口詳細信息、交通燈、停車位以及道路和車道邊界,然后確定安全的可行駛路徑。這些網絡能夠在不同的環境、光照條件、天氣和地理范圍內運行。

作為一個眾包平臺,DRIVE Mapping 的覆蓋范圍隨著使用 NVIDIA DRIVE Hyperion 的汽車制造商數量的增長而擴大。2024 年開始,這些汽車制造商的車隊有望分布在全球各地,并將繼續發展壯大。

DRIVE Mapping 利用 NVIDIA DGX SuperPOD 基礎架構在全球范圍內維護這些地圖。這些 AI 系統從 DRIVE Hyperion 車輛中提取 TB 級感知數據來創建和更新地圖。

將 DRIVE Hyperion 車輛在路上的廣泛基礎與強大的感知能力相結合,車輛能夠檢測道路變化并保持地圖時效性。

使用 DeepMap 進行開發

通過運用 NVIDIA 在今年早些時候收購的 DeepMap 長期以來在地圖領域積累的專業知識,DRIVE Mapping 可以在全球范圍進行擴展,為更多道路帶來更安全、更高效的自動駕駛交通運輸。

憑借這些豐富的經驗,NVIDIA 正在開發一支專用車隊來建立全球人口密集區域的地圖。這些地圖將為未來幾代自動駕駛實現實時地圖而提前做好準備。

使用 DRIVE Mapping,自動駕駛汽車不僅可以了解 3D 世界,還可以構建它以實現持續發展和改進。

編輯:jq

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原文標題:GTC21 | 繪制新路徑:DRIVE Mapping 集體記憶助力自動駕駛車輛感知環境

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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