Nvidia Drive — что под капотом у современных беспилотных автомобилей

Содержание: Введение Краткая история Nvidia Drive Что такое Nvidia Drive? Nvidia DRIVE Orin Nvidia DRIVE Thor Nvidia DRIVE Hyperion Роль ИИ и глубокого обучения в Nvidia Drive Какие бренды используют Nvidia Drive? Tesla Mercedes-Benz Volvo NIO, XPeng и Li Auto Заключение Введение Технологии автономного вождения уже несколько лет находятся в центре внимания автомобильной индустрии, и одним из лидеров в этом сегменте является компания Nvidia. С платформой Nvidia Drive, которая включает решения на базе чипов DRIVE Orin, DRIVE Thor и систему DRIVE Hyperion, компания делает огромные шаги к созданию автономных транспортных средств.  В этой статье мы предлагаем рассмотреть ключевые аспекты Nvidia Drive, историю развития, роль в будущем транспорта и то, как автопроизводители уже внедряют эти технологии в свой транспорт. Краткая история Nvidia Drive Презентация систему Nvidia Self Drive. Источник nvidia.com. История Nvidia Drive началась в 2015 году, когда компания представила первую версию платформы для автономных транспортных средств. На тот момент Nvidia, уже всемирно известная мощными графическими процессорами, решила применить вычислительные возможности в автоиндустрии. Первоначально платформа ориентировалась на поддержку продвинутых систем помощи водителю (ADAS), однако с каждым годом технология эволюционировала, предоставляя все больше и больше возможностей для полностью автономного управления различными транспортными средствами. Что такое Nvidia Drive? Nvidia Drive – это комплексная платформа для создания полностью автономных транспортных средств с использованием искусственного интеллекта, глубокого обучения и производительных вычислений. С момента своего запуска Nvidia Drive продолжает эволюционировать, представляя собой не просто процессор для автомобилей, а полноценную экосистему решений для автопроизводителей и разработчиков систем автономного вождения. В 2018 году появился ускоритель Nvidia Xavier, который позволил получить значительный скачок в производительности, а в 2020 году Nvidia представила DRIVE Orin, мощную систему на чипе, специально созданную для транспорта с системами пилотирования уровней 4 и 5 автономности. Nvidia DRIVE Orin Плата Nvidia DRIVE Orin. Источник nvidia.com. Одна из самых мощных систем на чипе (SoC) для автономных транспортных средств, разработанная Nvidia. Это основа для создания автомобильных платформ уровня 4 и 5 автономности, где 5 уровень предполагает полное невмешательство человека в управление транспортным средством. DRIVE Orin построен на архитектуре Nvidia Ampere и имеет вычислительную мощность до 254 TOPS (триллионов операций в секунду). Это позволяет чипу обрабатывать данные от множества сенсоров, включая камеры, лидары и ультразвуковые радары в реальном времени. Чип интегрирует несколько вычислительных ядер, графических процессоров и ускорителей глубокого обучения, что обеспечивает высокую производительность даже в сложных условиях. Главной особенностью DRIVE Orin стала способность одновременно управлять разными подсистемами автомобиля. Его высокая вычислительная мощность позволяет обрабатывать и анализировать огромные объемы данных в реальном времени, что важно для предотвращения аварий и повышения общей безопасности транспортных средств. Nvidia DRIVE Thor Плата блока управления с Nvidia DRIVE Thor. Источник nvidia.com. В 2022 году компания анонсировала DRIVE Thor, который заменил собой ранее вышедший Orin и предоставил еще более мощные возможности для объединения всех систем автомобиля на одной платформе. Решение DRIVE Thor стало преемником DRIVE Orin и предлагает еще большую производительность и функциональные возможности по сравнению с ним. Этот чип разработан с целью консолидации всех систем автомобиля на одной платформе, что позволило значительно снизить сложность инфраструктуры ТС. DRIVE Thor объединяет множество ранее отдельных компонентов, таких как развлекательные системы, контроль за движением и продвинутые системы помощи водителю (ADAS). Это дает возможность производителям автомобилей снизить затраты на разработку и внедрение технологий. DRIVE Thor использует архитектуру Nvidia Hopper и предоставляет вычислительную мощность до 2000 TOPS, что почти в 10 раз больше, чем у предшественника.  Технология поддерживает возможности, которые представляют важность для автомобилей будущего. В том числе это высокоуровневый искусственный интеллект и предиктивная аналитика, которые в совокупности увеличивают точность работы автономных систем. Nvidia DRIVE Hyperion Комплект для разработчики и установки в тестовый автомобиль DRIVE Hyperion. Источник nvidia.com. В отличие от рассмотренных выше технологий, которые являются аппаратными, здесь речь идет о программном решении для полной интеграции технологий автономного вождения в машину. Оно дает автопроизводителям платформу для разработки и тестирования автономных систем, что ускоряет выход новых авто. DRIVE Hyperion включает в себя центральные вычислительные системы на базе DRIVE Orin или Thor, а также оборудование, установленное непосредственно на автомобиле и используемое для его связи со внешним миром. Платформа предлагает разработчикам все необходимые средства, предназначенные как для разработки, так и для непосредственно тестирования систем автономного вождения в реальных условиях, что делает ее настолько универсальным решением. Nvidia DRIVE AV и Nvidia DRIVE IX (Intelligent Experience) – это две основные программные платформы, интегрированные в экосистему Hyperion.  Платформа DRIVE AV использует мощные алгоритмы искусственного интеллекта для обработки данных с многочисленных сенсоров, включая камеры, лидары и радары, чтобы формировать понимание окружающей обстановки и принимать решения на основе анализа этих данных. DRIVE AV включает в себя функции для распознавания дорожной разметки, объектов, прогнозирования поведения пешеходов и других участников дорожного движения, а также выполнения сложных манёвров, таких как перестроение, обгон или парковка. Платформа DRIVE IX взаимодействует с водителем и пассажирами через такие технологии, как распознавание лиц, отслеживание движений глаз, голосовые команды и управление жестами. На нее ложатся такие функции, как автоматическая настройка сидений и зеркал на основе распознавания водителя, контроль за состоянием водителя, адаптация пользовательских интерфейсов под предпочтения пассажиров. Открытая структура платформы DRIVE Hyperion делает ее гибкой и дает возможность настройки под конкретные задачи того или иного автомобильного производителя.  Благодаря постоянным обновлениям со стороны Nvidia, пользователи Hyperion могут всегда быть уверены в том, что их системы поддерживают самые современные и безопасные решения. Роль ИИ и глубокого обучения в Nvidia Drive Работа автопилота на базе ИИ от NVIDIA. Источник nvidia.com. Без ИИ и глубокого обучения системы автономного вождения не могли бы достичь необходимого уровня точности, безопасности и адаптивности к сложным дорожным условиям. Именно благодаря им автономные автомобили могут воспринимать окружающую среду, анализировать данные, принимать решения и выполнять действия в реальном времени. Искусственный интеллект выполняет несколько ключевых функций в работе автономных автомобилей, поддерживаемых Nvidia Drive. Он помогает транспортным средствам «видеть» и «понимать» окружающую обстановку подобно человеку, опираясь на информацию с сенсоров. Данные с лидаров, радаров и камер анализируются в реальном времени за счет моделей глубокого обучения, что позволяет автомобилю реагировать на изменения дорожной обстановки: объезжать препятствия, распознавать другие транспортные средства и пешеходов, и конечно соблюдать ПДД. Глубокое обучение, в свою очередь, используется для распознавания объектов, в числе которых дорожные знаки, светофоры, другие машины, пешеходы или неожиданные препятствия на пути. Компания Nvidia использует массивные датасеты и симуляции для обучения нейронных сетей. Также платформа использует глубокое обучение для прокладки маршрутов. Это включает в себя сложные расчеты для оптимального выбора пути с учетом текущих условий, включая пробки, погодные условия или ДТП. Алгоритмы машинного обучения постоянно совершенствуют свои прогнозы, анализируя как исторические, так и текущие данные о движении на дорогах вокруг. Используя данные с сенсоров и анализируя их с помощью ИИ, автомобиль может предсказывать аварийные ситуации и оперативно реагировать на них. Например, если система видит, что пешеход внезапно выбегает на дорогу, она может незамедлительно активировать экстренное торможение. Для достижения высокой точности и надежности автономных систем мало обучить ИИ один раз. Платформа Nvidia Drive постоянно совершенствуется благодаря глубокому обучению на основе данных, получаемых из реальных поездок и симуляций. Nvidia DRIVE Sim, одна из ключевых технологий, используется для виртуальных тестов, воссоздающих реальные дорожные сценарии.  Симуляции позволяют автономным системам учиться на редких или опасных ситуациях, которые могут быть слишком сложны для тестирования в реальных условиях. Преимущество симуляций заключается в том, что они могут генерировать бесконечное количество сценариев и позволяют ИИ развивать свою адаптивность и предсказуемость, что значительно улучшает качество их работы. Какие бренды используют Nvidia Drive? Mercedes-Nenz S Class W223 тестирует NVIDIA Drive. Источник nvidia.com. В числе автопроизводителей, которые активно используют платформу Nvidia Drive, такие крупные компании, как Mercedes-Benz, Volvo, Tesla, а еще известные китайские бренды NIO, XPeng и Li Auto. Перечисленные производители используют Nvidia Drive для интеграции передовых систем помощи водителю, а также для разработки полностью автономных автомобилей ближайшего будущего. Tesla Tesla стала одной из первых компаний, внедривших автономные системы в массовое производство электромобилей. В основе автопилота «Тесла» лежат технологии глубокого обучения и обработки данных с многочисленных сенсоров, что делает ее лидером среди автономных автомобилей.  Несмотря на то, что Tesla разработала собственную платформу для автопилота, она активно сотрудничала с Nvidia на ранних этапах, применяя ее решения для ускорения процесса разработки своих систем автономного вождения. Хотя «Тесла» со временем начала разрабатывать свои чипы для автопилота, использование технологий Nvidia Drive помогло ей куда быстрее выйти на рынок. Mercedes-Benz Не менее важным шагом в развитии платформы стало заключение партнерства с Mercedes-Benz. В 2020 году компании объявили о долгосрочном сотрудничестве, целью которого стало создание новой архитектуры для автономных автомобилей. Платформа DRIVE Orin была выбрана в качестве центрального вычислительного ядра для будущих моделей Mercedes-Benz с автоуправлением.  Mercedes-Benz планирует использовать технологии Nvidia не только для автономного управления, но и для создания полностью интегрированных систем, которые будут отвечать за безопасность, комфорт и взаимодействие с пассажирами. Уже к 2024 году компания обещала представить модели на базе Nvidia Drive с возможностью передвижения по дорогам общего пользования без водителя. Volvo Автопроизводитель Volvo активно использует платформу Nvidia Drive для разработки своих систем автономного вождения. В 2020 году компания объявила, что будущие модели будут использовать решения Nvidia, включая чипы DRIVE Orin. Volvo также планирует внедрить платформу DRIVE Hyperion. Это даст обеим компаниям ускорить тестирование и внедрение полностью автономных автомобилей, способных безопасно передвигаться в городской среде. Главной целью Volvo остается достижение нулевой смертности в своих автомобилях к 2030 году, и Nvidia Drive играет крайне важную роль в этом стремлении. NIO, XPeng и Li Auto NIO, одна из самых передовых китайских компаний в сфере автомобилестроения, уже несколько лет использует платформу Nvidia Drive для создания своих электромобилей. В 2021 году NIO анонсировала интеграцию процессоров DRIVE Orin в будущие модели, что позволит им достичь уровня автономности 4 и выше. XPeng, другой ключевой игрок на китайском рынке, активно использует возможности Nvidia для разработки автономных транспортных средств. В 2022 году компания представила новые модели с интегрированной платформой Nvidia Drive. XPeng также использует глубокое обучение и симуляции Nvidia для улучшения работы своих алгоритмов автономного вождения. Li Auto, китайский производитель гибридных внедорожников, также выбрал Nvidia Drive для разработки своих автономных систем. Li Auto использует платформу DRIVE Hyperion для создания комплексных решений, обеспечивающих безопасность и автономность автомобилей. Это включает в себя системы распознавания объектов, прокладки маршрутов и предотвращения аварий. Заключение В заключении стоит отметить, что платформа Nvidia Drive становится стандартом в индустрии строительства автомобилей для разработки и внедрения автономных технологий. Компании по всему миру активно используют решения Nvidia для создания транспортных средств будущего. Эти партнерства играют роль в развитии автономного транспорта, который делает эксплуатацию машин куда безопаснее.