NVIDIA 英伟达DRIVE AGX自动驾驶开发平台

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NVIDIA DRIVE-自主汽车开发平台，NVIDIA英伟达自动驾驶芯片方案AGX

NVIDIA DRIVE ™是NVIDIA旗下一个自动驾驶行业的端到端平台，平台包括车载计算机（DRIVE AGX）和完整的参考架构（DRIVE Hyperion™)以及数据中心托管仿真（DRIVE Constellation™) 以及深度神经网络（DNN）训练平台（DGX™). 这些平台还包括丰富的软件开发工具包（sdk），以加速自动驾驶汽车（AV）的开发。

NVIDIA DRIVE AGX自动驾驶嵌入式超级计算平台

The NVIDIA DRIVE™ AGX Developer Kit提供了开发生产级自主车辆（AV）所需的硬件、软件和示例应用程序。NVIDIA DRIVE AGX系统建立在生产汽车级硅上，具有开放的软件框架，并拥有大量汽车合作伙伴（包括汽车级传感器供应商、汽车1级供应商）可供选择。

细节

驱动器AGX硬件选项

驱动AGX Xavier™开发工具包（SKU 2000）：包括两个Xavier系统芯片（SOC），用于开发SAE 2/3级自动驾驶应用程序

驾驶AGX Pegasus™开发工具包（SKU 2200）：包括两个Xavier SOC和两个NVIDIA Turing™用于开发robotaxi应用程序的GPU

NVIDIA DRIVE AGX XAVIER，NVIDIA英伟达自动驾驶芯片方案AGX

NVIDIA DRIVE AGX Xavier为L2+级高级驾驶员辅助系统和L3级自动驾驶而设计。其核心是Xavier系统级芯片(SoC),它是一款用于自动驾驶的芯片,也是有史以来最复杂的系统级芯片。它包含六种不同类型的处理器,可高效运行多种冗余性深度学习算法。

DRIVE AGX Xavier™开发工具包（SKU 2000）：

组件描述详细信息

基于armv8isa的两个Xavier soc 8核“Carmel”cpu

深度学习加速器（DLA）5个TOP（FP16）| 10个TOP（INT8）

英伟达伏特™-类集成GPU 20 TOPS（INT8）| 1.3 TFLOPS（FP32）

可编程视觉加速器（PVA）1.6 TOPS

图像信号处理器（ISP）1.5千兆像素/秒

视频编码器高达1.2 GPix/s

视频

内存带宽（256位LPDDR4）136 GB/s

通过16x GMSL（R）端口驱动AGX系统I/O摄像头90 Gb/s

通过以太网传输的激光雷达/雷达~50 Gb/s

车辆IO 6 CAN接口

包括配件摄像头200万像素RCCB摄像头，60度视野

车辆线束连接到车辆IO端口

其他电缆将驱动器AGX系统连接到主机开发计算机

驱动软件驱动操作系统

预装Linux Ubuntu操作系统

QNX选项还提供NVIDIA CUDA®库，包括TensorRT®（用于访问深度学习硬件加速器）；NVMEDIA（用于访问用于图像处理和计算机视觉的硬件加速器）；compute和NVIDIA CUDA工具。

NVIDIA DriveWorks SDK提供了参考应用程序、工具和一个全面的模块库，这些模块利用了DRIVE AGX平台的计算能力。

DRIVE AV提供了可利用DriveWorks SDK进行感知、映射和规划的模块。

DRIVE IX算法用于可视化车辆周围环境、基于AI的驾驶员监控和车内辅助。

NVIDIA DRIVE AGX PEGASUS，NVIDIA英伟达自动驾驶芯片方案AGX

NVIDIA DRIVE AGX Pegasus能在AI感知、定位以及路径规划方面提供强大的处理性能,专为L4级高级自动驾驶、L5级全自动驾驶以及自动驾驶出租车设计。   该系统由两个NVIDIA Xavier处理器以及两个NVIDIA Turing GPU组成,可运行各种冗余的深度神经网络以确保安全操作。

NVIDIA DRIVE AGX Pegasus™工具包（SKU 2200）：同上，但增加了：

组件描述详细信息

两个“图灵”离散GPU（驱动AGX Pegasus）图灵离散GPU（TU104 SXM2）130个TOP（INT8）| 8.1 TFLOP（FP32）通过NVIDIA®NVLink连接到Xavier SoC™（20 GB/s）

离散GPU内存带宽384 GB/s

概述

NVIDIA DRIVE AGX开发工具包是一个开放的人工智能汽车计算平台，它使汽车制造商、一级汽车供应商和其他开发人员能够加快自动化和自主汽车的生产。

该套件附带NVIDIA DRIVE AGX系统（以下简称“系统”），采用两个NVIDIA®Xavier设计™主板上的SoC处理器。本文档提供了基于NVIDIA®Xavier的开发系统的硬件功能和规格的详细信息™建筑。

NVIDIA DRIVE Hyperion Developer Kit

NVIDIA DRIVE Hyperion开发工具包

NVIDIA DRIVE Hyperion™是NVIDIA L2+自动驾驶解决方案的参考架构,包括完整的传感器套件和AI计算平台,以及用于自动驾驶、驾驶员监控和可视化的完整软件堆栈。DRIVE Hyperion套件可以集成到测试车辆中,使AV开发人员能够开发、评估和验证AV技术。借助NVIDIA DRIVE Hyperion,软件配置用于数据采集(各种传感器),数据记录(使用存储设备),可视化(使用车内显示),车辆界面(使用线控驱动器接口)和软件更新(使用调制解调器)。这让开发人员可以使用NVIDIADRIVE应用程序和DRIVE软件进行体验、评估和开发。

英伟达驱动Hyperion™是NVIDIA 2+级自主解决方案的参考架构，包括完整的传感器套件和AI计算平台，以及用于自动驾驶、驾驶员监控和可视化的完整软件堆栈。DRIVE-Hyperion开发工具包可以集成到测试车辆中，使AV开发人员能够开发、评估和验证AV技术。软件更新为使用NVIDIA DRIVE OTA“空中传送”更新基础设施和服务来驱动Hyperion。

DRIVE Hyperion设计用于：

-自主汽车（AV）开发商专注于2+级以上的自主性。NVIDIA英伟达自动驾驶芯片方案AGX

它适用于以下目标：

-DRIVE AV评估

-DRIVE IX评估

-AV自动驾驶汽车感知神经网络训练的数据采集

-地图数据采集

-道路测试

这一切是如何结合在一起的

通过DRIVE Hyperion，软件配置用于数据采集（各种传感器）、数据记录（使用存储设备）、可视化（使用车内显示）、车辆界面（使用线控接口）和软件更新（使用调制解调器）。这使得开发人员可以体验、评估和使用NVIDIA驱动器应用程序和驱动器软件进行开发。

传感器布局

DRIVE-Hyperion开发工具包具有特定类型和配置的传感器，以支持2+级自治和更高级别的应用程序开发。

7x外部摄像头（Sekonix/On Semi AR0231）

-2x前置摄像头（120 FOV和60 FOV），用于欧洲NCAP安全和基本L2功能

-3x侧面（120 FOV）和后置摄像头（60 FOV），用于高级公路L2+功能

-2x用于城市发展的交叉交通（120 FOV）摄像头

1x用于驾驶员监控功能的车内（55 FOV）摄像头（在Semi AR0144上）

8x雷达（大陆ARS430）

-1x前置中心雷达，用于基本L2功能

-4x转角雷达，用于高级公路L2+功能

-1x后雷达，用于高速自动换道

-2x城市发展交叉交通雷达

1x用于惯性测量装置的自动校准

NVIDIA DRIVE Constellation

NVIDIA DRIVE Constellation

DRIVE Constellation是一款由两个并排服务器组成的自动驾驶车辆仿真平台。其中一台服务器DRIVE Constellation Simulator使用NVIDIAGPU运行 DRIVE Sim软件,用以生成在虚拟世界中车辆行驶的传感器结果。另外一台服务器DRIVE Constellation Vehicle搭载了DRIVE AGX Pegasus AI汽车计算机,用来处理仿真的传感器数据。这款基于云端的平台可使汽车在虚拟世界中驾驶数十亿英里。

NVIDIA DRIVE Constellation™是一个基于云的虚拟现实仿真平台，旨在支持自主汽车的开发和验证。

该平台是一个数据中心解决方案，由两个并排的服务器组成：

台服务器，NVIDIA DRIVE Constellation Simulator模拟器，使用NVIDIA GPUs运行驱动器模拟软件模拟虚拟世界。模拟器产生传感器输出从虚拟世界中的虚拟汽车驾驶。

第二台服务器，NVIDIA DRIVE Constellation Vehicle，包含驱动AGX Pegasus AI汽车计算机运行完整的AV软件堆栈，以处理模拟传感器数据。

DRIVE Constellation Vehicle的驾驶决策反馈到DRIVE Constellation Simulator中，实现位精度的硬件在环测试。

DRIVE Constellation优势，NVIDIA英伟达自动驾驶芯片方案AGX

-可扩展解决方案：DRIVE Constellatio是一个可扩展的平台。它被设计成可以在数据中心大规模部署。这一规模将允许数百万英里的测试和验证。在云中部署的Constellations vehicles越多，我们每年可以行驶的里程就越多

-保真度：DRIVE Constellation simulation platform驾驶星座仿真平台是真实世界中确的自主汽车表现形式。它有点准确，计时准确

-模拟罕见和困难条件：有了控制交通和测试环境的能力，开发人员可以在不危及实际车辆和车辆乘员的情况下，钻研特别罕见和困难的条件。这些包括天气，困难的照明，以及来自周围车辆的危险操作

-基于场景的测试：驾驶星座使车辆能够不断地遇到学习时刻，并反复测试，而不是驾驶数千英里等待新的和重要的交通状况

-模拟中的测试是可重复的，并且集中于在现实世界中很少出现且难以重现的关键案例。在模拟中驾驶一英里比在实际的高速公路上行驶几百英里能产生更多的体验。

自动驾驶汽车应用开发从DRIVE-AGX开发平台开始，然后对DRIVE Constellation的软件算法进行验证。经过充分的验证后，该软件被部署用于使用DRIVE-Hyperion参考体系结构的道路测试。此过程将重复多次以提高性能。

DRIVE Constellation 结构

NVIDIA DRIVE Constellation组件：

DRIVE-Sim是一种仿真软件，它为虚拟测试提供了丰富的三维环境。当车辆在DRIVE-Sim中进行测试时，将为摄像机、雷达、激光雷达等生成传感器数据，并将其发送到被测的AV软件堆栈中。然后，AV堆栈返回控制信号，在sim卡中操作虚拟车辆。DRIVE-Sim是一个开放式平台，它允许为车辆动态、传感器模型、场景等插入定制组件。

DRIVE Constellation模拟器是一个功能强大的GPU服务器，它能够运行DRIVE-Sim并为多个传感器实时生成精确定时的数据。在驾驶星座模拟器上生成的数据被发送到在驾驶星座车的AV硬件上运行的AV软件。

DRIVE Constellation Vehicle是一个数据中心服务器，包含车内AV硬件和AV软件。它与驱动器星座模拟器共享高速数据连接，以低延迟接收所有生成的数据。两个系统之间的时间是严格控制的

几十年前，英伟达发明了GPU，引发了一场计算机时代。这项核心技术诞生于游戏专业可视化行业，现在已经在高性能和加速以及人工智能（AI）领域实现了飞跃。当我们扩展我们的系统和产品在机器人、医疗、医疗、航天和娱乐领域都面临着新的挑战。英伟达现在正在将我们未来的计算性能和能源效率应用于运输行业，帮助世界各地的汽车制造商实现

安全可靠的自动驾驶汽车。汽车正在改变运输业。它们通过大幅度减少与车辆相关的事故、降低交通能耗、提高生产率以及为无法驾驶的人提供机动性，从而拯救了生命。英伟达与世界各地的汽车制造商、供应商、传感器测绘公司和初创企业合作，共同开发的移动新世界。我们提供的系统架构，人工智能硬件和核心软件，以建立所有类型的自动汽车和卡车，*自主的穿梭机和机器人。NVIDIA驱动器™，我们的高度可扩展平台，可以实现汽车工程师协会（SAE）定义的所有级别的驾驶。这些高级驾驶员辅助系统功能（SAE 2级：驾驶员辅助）自动驾驶出租车（SAE 5级：全自动）。*自主驾驶的计算要求比当今生产中的车辆容易得多。与NVIDIA合作伙伴实现了安全性的提高，实时运行各种冗余算法的复杂软件。在开发过程中，我们创建了一个单一的可扩展体系结构，在保留体系结构的同时，通过附加的硬件和软件提高了自治性。同样的策略也适用于安全。我们的架构丰富了系统的元素，以不断提高安全性。

自动驾驶汽车的好处

美国2016年收集的数据凸显了自动驾驶解决方案的迫切需要。道路死亡人数比前一年增加了5.6%，比过去50年的任何一年都要多。美国国家公路交通安全管理局估计94%的交通事故是由人为错误引起的，包括分心驾驶、昏昏欲睡、超速行驶和酒精中毒。

幸运的是，增加或替代驾驶员的技术可以减轻绝大多数此类事故。它还可以大大减少通勤者每年在交通中浪费的小时数（目前平均为42小时），以及因交通拥堵而损失的1600亿美元4。此外，自动驾驶带来了更高效的交通模式，因此可以减少运输业造成的空气污染量，2016年估计占美国温室气体排放总量的28%。计算实现更高的安全性NVIDIA地提供了高性能计算所需的冗余传感器，不同的算法，和额外的诊断，以支持更安全的操作。我们为汽车配备了多种冗余传感器，用于传感器融合。然后，多个不同的人工智能深度神经网络和算法的感知，地图定位，和路径

规划运行在集成的GPU、CPU、深度学习加速器（DLA）和可编程视觉加速器（PVA）的组合上，以实现尽可能安全的驾驶。英伟达已经创造了必要的技术，以建立健全的，端到端系统的研究，开发和部署自动驾驶车辆。我们提供一系列的硬件和软件解决方案，从强大的GPU和服务器到完整的人工智能培训基础设施和车载自动驾驶超级计算机。我们还支持学术研究和早期开发人员，与数十所大学合作，并在我们的深度学习学院教授人工智能开发课程。当我们发现挑战时，我们将其转化为机遇并制定解决方案。本报告概述了NVIDIA的自主车辆技术，以及我们在安全架构、共同设计的硬件和软件、设计工具、方法和实践方面的贡献如何使可靠性和安全性达到。