NVIDIAMetropolis 成員使用 NVIDIAJetson AGX Orin 提供支持的 AI 計算機視覺平臺實現汽車自主移動。
想象一下，你駕駛著一輛沒有自動駕駛功能的汽車去商場、機場或停車場，然后使用一個應用程序就能夠讓汽車自己去停車。
軟件公司 Seoul RoboTIcs 正利用NVIDIA 技術，使 “非自動駕駛汽車變成自動駕駛汽車” 成為可能。
這家總部位于韓國的公司最初專注于改善第一公里和最后一公里的物流，例如停車。其 Level 5 Control Tower 是一個由傳感器和計算機組成的網狀網絡，這些傳感器和計算機被放置在建筑物、燈桿等設施周圍的基礎設施上（而非汽車上），用來捕捉無阻擋的環境視圖。
該系統通過指示汽車與外界的信息交換，即所謂 V2X、通信系統，使汽車能夠自主移動。這些系統實現了車輛與基礎設施、其他車輛和周圍任何實物之間的信息雙向傳遞。V2X 技術是許多現代汽車的標準配置，用于提高道路安全和通行效率并實現節能。
Seoul RoboTIcs 的平臺 LV5 CTRL TWR 使用攝像頭和激光雷達收集環境的三維數據。計算機視覺和基于深度學習的 AI 對數據進行分析，確定車輛在覆蓋區域內最高效、安全的路徑。
然后該平臺通過 V2X 管理汽車上的功能，例如自適應巡航控制、車道保持和制動輔助功能，使汽車能夠安全地從一個地方移動到另一個地方。
LV5 CTRL TWR 是由用于創建 GPU 加速應用的 NVIDIA CUDA 庫以及用于邊緣高性能 AI 的NVIDIA Jetson AGX Orin模塊構建的。NVIDIA GPU在云端用于全局車隊路徑規劃。
Seoul RoboTIcs 是NVIDIA Metropolis（一項專注于通過應用框架和開發者工具組來大力推動視覺 AI 應用發展的合作計劃）和NVIDIA 初創加速計劃（一項培養尖端初創企業的全球免費計劃）成員。
通過基礎設施實現自動駕駛
Seoul RoboTIcs 正在開辟一條通往 L5 級自動駕駛，即全自動駕駛的新道路 —— “通過基礎設施實現自動駕駛”。
Seoul Robotics 產品和解決方案副總裁 Jerone Floor 表示：“我們的傳感器不是安裝在車輛上，而是安裝在周圍的基礎設施上。”
LV5 CTRL TWR 使用 V2X 功能從基礎設施向汽車發送使車輛向右或向左轉彎、從 A 點移動到 B 點、制動等指令。該系統的汽車定位精度達到正負四厘米。
Floor 表示：“不管一輛車有多智能，它都無法看到從拐角處過來的另一輛車。LV5 CTRL TWR 為車輛提供整體環境視圖中的所有信息，避免產生盲區。”
他還表示，大多數車輛都已擁有這些通信協議。LV5 CTRL TWR 擔任的是指示機制的 AI 大腦，只需要更新汽車固件即可。
Floor 表示：“從一開始我們就知道我們的系統需要通過深度學習才能實現達到目標安全性所需的真正高性能，為此我們需要 GPU 加速。于是我們從頭到尾都是基于 NVIDIA GPU 和 CUDA 來設計這個系統。”
NVIDIA CUDA 庫幫助 Seoul Robotics 團隊實時渲染來自 3D 傳感器的大量數據并加速其深度學習模型的訓練和推理。
作為 Metropolis 成員，Seoul Robotics 提前獲得了軟件開發工具包和用于邊緣 AI 的 NVIDIA Jetson AGX Orin。
Floor 表示：“憑借 NVIDIA Jetson AGX Orin 的算力，單個 LV5 CTRL TWR 模塊能夠覆蓋更大的區域。另外，它能夠適應的溫度范圍很廣，因此無論是雨天還是晴天，我們的系統都能夠在室內和室外裝置中正常運行。”
推廣到全球
LV5 CTRL TWR 目前正在慕尼黑的一家寶馬工廠進行早期商業化部署。
Floor 表示，汽車在生產后會經常更換地點，從電氣維修站到用于試車的停車場等。
在配備 LV5 CTRL TWR 后，寶馬工廠實現了汽車移動的自動化，節省了時間和成本。Floor 表示，汽車轉移自動化還提高了員工的安全，使他們能夠專注于車頭燈校準等其他工作。
一輛車從完成生產到交付給客戶平均需要經過七個停車場，而人工移車的成本是每輛汽車每個停車場 30 至 60 美元，也就是說 LV5 CTRL TWR 面對的是一個 300 億美元的市場。
Floor 強調，LV5 CTRL TWR 背后的技術可用于各個行業。除了汽車工廠之外，Seoul Robotics 還計劃將其平臺部署到全球各地的零售店、機場、交通路口等。
NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB 量產級模組現已上市。
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