Seoul Robotics利用NVIDIA技术实现自动驾驶

NVIDIAMetropolis 成员使用 NVIDIAJetson AGX Orin 提供支持的 AI 计算机视觉平台实现汽车自主移动。

想象一下，你驾驶着一辆没有自动驾驶功能的汽车去商场、机场或停车场，然后使用一个应用程序就能够让汽车自己去停车。

软件公司 Seoul RoboTIcs 正利用NVIDIA 技术，使 “非自动驾驶汽车变成自动驾驶汽车” 成为可能。

这家总部位于韩国的公司最初专注于改善第一公里和最后一公里的物流，例如停车。其 Level 5 Control Tower 是一个由传感器和计算机组成的网状网络，这些传感器和计算机被放置在建筑物、灯杆等设施周围的基础设施上（而非汽车上），用来捕捉无阻挡的环境视图。

该系统通过指示汽车与外界的信息交换，即所谓 V2X、通信系统，使汽车能够自主移动。这些系统实现了车辆与基础设施、其他车辆和周围任何实物之间的信息双向传递。V2X 技术是许多现代汽车的标准配置，用于提高道路安全和通行效率并实现节能。

Seoul RoboTIcs 的平台 LV5 CTRL TWR 使用摄像头和激光雷达收集环境的三维数据。计算机视觉和基于深度学习的 AI 对数据进行分析，确定车辆在覆盖区域内最高效、安全的路径。

然后该平台通过 V2X 管理汽车上的功能，例如自适应巡航控制、车道保持和制动辅助功能，使汽车能够安全地从一个地方移动到另一个地方。

LV5 CTRL TWR 是由用于创建 GPU 加速应用的 NVIDIA CUDA 库以及用于边缘高性能 AI 的NVIDIA Jetson AGX Orin模块构建的。NVIDIA GPU在云端用于全局车队路径规划。

Seoul RoboTIcs 是NVIDIA Metropolis（一项专注于通过应用框架和开发者工具组来大力推动视觉 AI 应用发展的合作计划）和NVIDIA 初创加速计划（一项培养尖端初创企业的全球免费计划）成员。

通过基础设施实现自动驾驶

Seoul RoboTIcs 正在开辟一条通往 L5 级自动驾驶，即全自动驾驶的新道路 —— “通过基础设施实现自动驾驶”。

Seoul Robotics 产品和解决方案副总裁 Jerone Floor 表示：“我们的传感器不是安装在车辆上，而是安装在周围的基础设施上。”

LV5 CTRL TWR 使用 V2X 功能从基础设施向汽车发送使车辆向右或向左转弯、从 A 点移动到 B 点、制动等指令。该系统的汽车定位精度达到正负四厘米。

Floor 表示：“不管一辆车有多智能，它都无法看到从拐角处过来的另一辆车。LV5 CTRL TWR 为车辆提供整体环境视图中的所有信息，避免产生盲区。”

他还表示，大多数车辆都已拥有这些通信协议。LV5 CTRL TWR 担任的是指示机制的 AI 大脑，只需要更新汽车固件即可。

Floor 表示：“从一开始我们就知道我们的系统需要通过深度学习才能实现达到目标安全性所需的真正高性能，为此我们需要 GPU 加速。于是我们从头到尾都是基于 NVIDIA GPU 和 CUDA 来设计这个系统。”

NVIDIA CUDA 库帮助 Seoul Robotics 团队实时渲染来自 3D 传感器的大量数据并加速其深度学习模型的训练和推理。

作为 Metropolis 成员，Seoul Robotics 提前获得了软件开发工具包和用于边缘 AI 的 NVIDIA Jetson AGX Orin。

Floor 表示：“凭借 NVIDIA Jetson AGX Orin 的算力，单个 LV5 CTRL TWR 模块能够覆盖更大的区域。另外，它能够适应的温度范围很广，因此无论是雨天还是晴天，我们的系统都能够在室内和室外装置中正常运行。”

推广到全球

LV5 CTRL TWR 目前正在慕尼黑的一家宝马工厂进行早期商业化部署。

Floor 表示，汽车在生产后会经常更换地点，从电气维修站到用于试车的停车场等。

在配备 LV5 CTRL TWR 后，宝马工厂实现了汽车移动的自动化，节省了时间和成本。Floor 表示，汽车转移自动化还提高了员工的安全，使他们能够专注于车头灯校准等其他工作。

一辆车从完成生产到交付给客户平均需要经过七个停车场，而人工移车的成本是每辆汽车每个停车场 30 至 60 美元，也就是说 LV5 CTRL TWR 面对的是一个 300 亿美元的市场。

Floor 强调，LV5 CTRL TWR 背后的技术可用于各个行业。除了汽车工厂之外，Seoul Robotics 还计划将其平台部署到全球各地的零售店、机场、交通路口等。

NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB 量产级模组现已上市。

审核编辑：汤梓红