Kas yra „Robotaxi“? | „NVIDIA“ tinklaraštis

Milžiniškas skrudintuvas su langais. Toks vaizdas yra daugeliui, išgirdus terminą „robotaxi“. Tačiau šiose futuristinėse, be vairuotojo transporto priemonėse yra daug daugiau, nei kas mato. Jie iš tikrųjų galėtų būti naujos kartos transportas.

Automobilių gamintojai, tiekėjai ir startuoliai pastarąjį dešimtmetį buvo pasiryžę kurti visiškai autonomiškas transporto priemones, nors nė vienas dar neturėjo masiškai diegti savaime vairuojančio parko.

Procesas trunka ilgiau nei tikėtasi, nes robotaxis sukūrimas ir diegimas nėra tas pats, kas išstumti kitų metų naują automobilio modelį. Vietoj to, jie yra sudėtingi superkompiuteriai ant ratų, be žmogaus priežiūros, todėl jiems reikalingas unikalus „nuo galo iki galo“ procesas, kurį reikia kurti, diegti ir nuolat tobulinti.

Skirtumas tarp šių dviejų transporto priemonių tipų yra stulbinantis. Jutiklių duomenų, kuriuos reikia apdoroti robotaxi, kiekis yra 100 kartų didesnis nei pažangiausioms šiandieninėms transporto priemonėms. Programinės įrangos sudėtingumas taip pat didėja eksponentiškai, nes daugybė nereikalingų ir įvairių giliųjų neuroninių tinklų (DNN) veikia vienu metu kaip integruotos programinės įrangos paketo dalis.

Šios autonominės transporto priemonės taip pat turi būti nuolat tobulinamos, kad būtų galima pasinaudoti naujausiais AI algoritmų laimėjimais. Tradiciniai automobiliai pardavimo vietoje yra aukščiausio lygio. Su ilgus metus trunkančiais produktų kūrimo procesais ir uždara architektūra šios transporto priemonės negali pasinaudoti funkcijomis, kurios atsiranda po jų išėjimo iš gamyklos.

Kas yra „Robotaxi“? Transporto priemonė, kuri laikui bėgant tampa vis geresnė

Turėdami atvirą, programinės įrangos apibrėžtą architektūrą, robotaxis bus pagrindinės galimybės, kai jie pirmą kartą pasirodys kelyje. Automobilis, kurį nuolat tobulina ir atnaujina transporto priemonėje veikiantys DNN, savaime važiuojantys automobiliai bus nuolatiniai.

Norint naudoti šias naujas galimybes, reikia didelio našumo, centralizuoto skaičiavimo. Norint pasiekti šį asmeninio transporto paradigmos pokytį, reikia visą kūrimo vamzdyną perdaryti nuo galo iki galo, naudojant vieningą architektūrą nuo mokymo, patvirtinimo iki apdorojimo realiuoju laiku.

„NVIDIA“ yra vienintelė įmonė, kuri įgalina šį „end-to-end“ kūrimą, todėl praktiškai kiekvienas robotaxi gamintojas ir tiekėjas – nuo Zoox ir Kelionė JAV, į DiDi Chuxing Kinijoje, į „Yandex“ Rusijoje – naudojasi savo GPU teikiamais pasiūlymais.

Naujos infrastruktūros diegimas

Dabartinės pažangios pagalbos vairuotojui sistemos yra paremtos funkcijomis, kurios laikui bėgant tapo vis pajėgesnės, tačiau nebūtinai priklauso nuo AI. Tačiau autonominės transporto priemonės gimsta iš duomenų centro. Norint veikti tūkstančiais sąlygų visame pasaulyje, reikia intensyvių DNN mokymų, naudojant duomenų kalnus. Šie duomenys auga eksponentiškai, kai kelyje auga AV.

Apibendrinant tai perspektyvoje, tik 50 transporto priemonių parkas, vairuojantis šešias valandas per dieną, kasdien sugeneruoja apie 1,6 petabaito jutiklių duomenis. Jei visi šie duomenys būtų saugomi standartiniuose 1 GB „flash“ įrenginiuose, jie apimtų daugiau nei 100 futbolo aikščių. Tada šie duomenys turi būti sutvarkyti ir paženklinti, kad būtų mokomi automobilyje veiksiantys DNN, atliekant įvairias paskirtas funkcijas, tokias kaip objektų aptikimas ir lokalizavimas.

„NVIDIA DRIVE“ infrastruktūra suteikia vieningą architektūrą, reikalingą norint savarankiškai vairuojančius DNN mokyti dideliu duomenų kiekiu.

Ši duomenų centro infrastruktūra taip pat nėra naudojama bandant ir patvirtinant DNN, kol transporto priemonės važiuoja viešaisiais keliais. „NVIDIA DRIVE Sim“ programinė įranga ir autonominis „NVIDIA DRIVE Constellation“ transporto priemonės treniruoklis sukuria keičiamo dydžio, išsamią ir įvairią bandymų aplinką. „DRIVE Sim“ yra atvira platforma su papildiniais trečiųjų šalių modeliams iš ekosistemos partnerių, leidžiančių vartotojams pritaikyti ją savo unikaliems naudojimo atvejams.

„NVIDIA DRIVE Constellation“ ir „NVIDIA DRIVE Sim“ suteikia virtualų pavyzdį autonominėms transporto priemonėms.

Visa ši kūrimo infrastruktūra yra labai svarbi masto robotaxis diegimui ir yra įmanoma tik naudojant vieningą, atvirą ir didelio našumo kompiuterį, kurį teikia GPU technologija.

Pergalvojus ratą

Tos pačios apdorojimo galimybės, kurių reikia mokant, išbandant ir patvirtinant robotaxis, yra tokios pat būtinos ir pačioje transporto priemonėje.

Centralizuota dirbtinio intelekto skaičiavimo architektūra leidžia vienu metu paleisti nereikalingus ir įvairius DNN, reikalingus norint pakeisti vairuotoją. Ši architektūra taip pat turi būti atvira, kad būtų galima pasinaudoti naujomis funkcijomis ir DNN.

„DRIVE“ šeima yra sukurta pagal vieną keičiamo dydžio architektūrą, pradedant vienu „NVIDIA Orin“ variantu, kuris gurkšnoja vos penkis vatus energijos ir užtikrina 10 TOPS našumą iki pat naujojo „DRIVE AGX Pegasus“, kuriame yra naujos kartos „Orin SoC“ ir „NVIDIA Ampere“. architektūra tūkstančiams operacijų per sekundę.

Turėdami vieną keičiamo dydžio architektūrą, „robotaxi“ gamintojai gali lanksčiai kurti naujus transporto priemonių tipus „NVIDIA DRIVE AGX“.

Tokio aukšto lygio eksploatacinių savybių reikia norint pakeisti vairuotoją ir atlikti geresnes jo savybes. Be to, atviras ir modulinis platformos pobūdis leidžia robotaxi įmonėms sukurti pasirinktines konfigūracijas, kad būtų galima pritaikyti naujus dizainus, pašalinant vairuotoją žmogų (kartu su vairu ir pedalais).

Kūrėjai, naudodamiesi tiek procesorių, kiek reikia analizuoti dešimčių vidinių jutiklių duomenis, gali užtikrinti saugumą per sistemų ir algoritmų įvairovę ir perteklių.

Norint pasiekti tokį veiklos lygį, prireikė daugelio metų investicijų ir patirties. Naudodamiesi viena keičiama architektūra, įmonės gali lengvai pereiti prie naujausių platformų, neprarandant brangaus programinės įrangos kūrimo laiko.

Nuolatinis tobulinimas

Derindamos duomenų centro ir transporto priemonėje esančius sprendimus, robotaxi įmonės gali sukurti nuolatinį tobulinimo ciklą, kuris nuolat tobulinamas.

Kadangi DNN tobulėja ir duomenų centre išmoksta naujų galimybių, patvirtintus algoritmus galima per automobilio orą pristatyti į automobilio skaičiavimo platformą transporto priemonei, kurioje visam laikui naudojamos naujausios ir geriausios technologijos.

Šis nuolatinis tobulėjimo ciklas suteikia džiaugsmo vairuotojams ir atveria naujus, transformuojančius verslo modelius įmonėms, kuriančioms šią technologiją.

Related Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *