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平臺介紹
產(chǎn)品基于8路GMSL視頻注入回灌的自動駕駛半實物仿真平臺旨在提高實驗室及研究生院師生在基礎(chǔ)軟件層開發(fā)、計算機視覺和深度學習方面的專業(yè)知識學習和實踐能力,為師生提供一個穩(wěn)定軟件開發(fā)和多精度框架學習和訓練平臺,為后續(xù)相關(guān)專業(yè)技能培訓提供提供全面的硬件加速支持和軟件仿真模擬服務,完善相關(guān)行業(yè)中的應用并實現(xiàn)全面測試評估。
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硬件介紹
產(chǎn)品有三塊組成,高性能計算服務器、高性能GPU卡以及8 通道車載視頻注入卡組成,下面分別對硬件進行介紹:
2.1高性能計算服務器
高性能計算服務器,配置清單:
類別 | 品名規(guī)格說明 | 數(shù)量 |
---|---|---|
處理器 | Intel Xeon Platinum 8350C 2.6GHz 32C/64T | 2 |
內(nèi)存 | 三星32G DDR4 2666 R-ECC服務器內(nèi)存 | 2 |
SSD | 三星1T NVME M.2固態(tài)硬盤 | 1 |
SSD | WD 2T HDD 3.5寸 機械硬盤 | 1 |
主板 | 超微X12DAI-N6芯片組服務器主板 | 1 |
電源 | 長城1600W 2U 1+1冗余電源 | 1 |
散熱器 | 定制溫控散熱器 | 2 |
GPU輔助散熱 | 定制GPU輔助散熱器 | 2 |
機箱 | 定制2U機箱 (含導軌) | 1 |
主板:X12DAI-N6介紹
機架式服務器機箱,工作溫度:工作時5℃~35℃,存儲-40℃~60℃
2.2高性能GPU卡:深度計算處理器 DCU ZlOOL
2.3 8通道視頻圖像采集卡:
8個GMSL攝像頭輸入,最大支持800萬像素30fps;
? PCIe Gen3*8lane;
? 攝像頭支持外觸發(fā)同步;
? 支持GPS授時同步;
? 支持網(wǎng)絡(luò)PTP授時同步;
? 支持視頻同步在ms級別
參數(shù):
? 電壓:12 V-14V,電流: 1 A
? 工作溫度范圍:-20°C to 70°C;
? 存儲溫度范圍-40°C up to 80°C;
介紹原理框圖介紹
2.4 8 通道車載視頻回灌卡:
? 關(guān)鍵參數(shù):
8 通道車載視頻注入卡,是一款自動駕駛硬件在環(huán)仿真HIL 產(chǎn)品,只需要1 個PCIE 3.0X16 槽位,就可以實現(xiàn)8 通道視頻數(shù)據(jù)、2 通道1000Mbase-T1
數(shù)據(jù)、8 路CAN/CAN-FD 數(shù)據(jù)對目標ECU 進行注入,并提供gPTP 時間戳同步功能,保證多通道數(shù)據(jù)的同步性,具有高集成度,高可靠性等特點,為客戶節(jié)省使用空間,降低能耗,還可以降低整套設(shè)備的成本。
項目 | 內(nèi)容 | 項目 | 內(nèi)容 |
---|---|---|---|
串行器 | 可模擬MAX96717 / MAX96717F /MAX9295A / | ||
MAX96793 | 對應解串器 | 支持MAX96712 / MAX9296A /MAX96792等 | |
CAN-FD | 8個CAN / CAN-FD接口 | 通道數(shù) | 8通道視頻輸出 |
視頻格式 | YUV422、RAW12 | PCIE | PCI Express Gen 3 x16 |
輸出分辨率 | 最多支持8通道4096×2160@30fps輸出 | FAKRA | 4合1 Amphenal Z code min-Fakra |
車載 | 3個1000M Base-T1接口 | 線纜長度 | GMSL3模式下可達18米(12Gbps)GMSL2模式下可達20米(6Gbps) |
以太網(wǎng) | 支持PTP授時時間戳,精度小于1ms | 操作系統(tǒng) | Linux / Window |
升級 | 支持PC端固件升級 | 存儲溫度 | -40℃~85℃ |
工作溫度 | -40℃~70℃ | 存儲濕度 | 0~90% |
工作濕度 | 10%~90% | 重量 | 450g |
供電 | PCIE供電/ 12V供電 | MTBF | 5年 |
尺寸 | 長寬:111* 190(mm) |
? 接口說明:
對外接口在擋板處共引出3 個1000BASE_T1 接口,其中一個用于gPTP 同步及板卡管理,2 個可以用于數(shù)據(jù)注入網(wǎng)口;2 個4 合1 Fakra 接口引出8 路視頻注入接口;2 個航空插座引出8 路CAN_FD 接口。
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軟件介紹
3.1車道圖像預處理:
圖像預處理主要是盡可能降低信息復雜程度、過濾篩除圖像噪音,方便后續(xù)車道線識別工作。相比較原始采集圖像,預處理后圖像中信息耦合程度降低,感興趣信息凸顯,噪音等干擾信息最大程度被過濾,可提高后續(xù)識別算法處理速度、降低運算時間。主流預處理步驟包括:感興趣區(qū)域選擇、灰度化、圖像濾波、二值化、邊緣檢測。本方案采樣如下圖:
3.1軟件界面介紹:
我公司在該套硬件開發(fā)了具有智能視覺分類,目標識別,圖像分割算法庫。
圖像分割算法庫大概介紹:
所屬領(lǐng)域 | 模型類別 | 模型名稱 |
---|---|---|
智能視覺 | 圖像分類 | AlexNet |
智能視覺 | 圖像分類 | DenseNet264 |
智能視覺 | 圖像分類 | DPN92 |
智能推薦 | 召回 | Word2Vec |
強化學習 | 離散控制 | GA3C |
強化學習 | 機器人控制 | DDPG |
強化學習 | 游戲智能 | A2C |
強化學習 | 游戲智能 | DQN |
強化學習 | 電網(wǎng)控制 | L2RPN |
智能調(diào)參 | 網(wǎng)絡(luò)搜索 | Darts |
… | … | … |
軟件界面:
?
360度環(huán)繞感知
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應用領(lǐng)域:
視頻注入回灌, 算法優(yōu)化,將道路實際采集到的數(shù)據(jù),注入回灌給ADCU / ECU,還原道路真實情況,優(yōu)化算法,硬件在環(huán)仿真測試 (HIL),模擬車載攝像頭,將軟件仿真的場景數(shù)據(jù)通過注入卡發(fā)到ADCU/ ECU,虛擬車輛的道路等信息等。
審核編輯 黃宇
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