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Self-Driving Car Research Studio
- Last Updated: Tuesday, 17 November 2020 03:56
- Hits: 1332
Perfeito para pesquisas sobre direção autônoma.
O Self-Driving Car Research Studio da Quanser é uma plataforma altamente expansível e poderosa, projetada especificamente para pesquisas acadêmicas. Use-a para acelerar a sua pesquisa e amplie sua frota de veículos. Vários ambientes de software são compatíveis com essa plataforma. O estúdio traz para você as ferramentas e componentes necessários para testar e validar a geração de dados, mapeamento, navegação, machine learning, inteligência artificial e outros conceitos avançados de direção autônoma.
Visão Geral
O Qcar é a grande estrela do Self-Driving Car Research Studio. Ele é um veículo de arquitetura aberta, equipado com um supercomputador NVIDIA® Jetson ™ TX2 e equipado com uma ampla gama de sensores, câmeras, encoders e ainda conta com entradas expansíveis para a inclusão de novos sensores customizados.
Contando com uma ampla gama de ferramentas, incluindo Simulink®, Python™, TensorFlow e ROS, o estúdio permite que pesquisadores construam suas aplicações de alto nível e reconfigurem processos de baixo nível amparados por módulos e bibliotecas pré-construídas. Com esses blocos de construção, você pode explorar diferentes tópicos de pesquisa como: machine learning e treinamento em inteligência artificial, realidade aumentada / mista, transporte inteligente, cenários para vários veículos com gerenciamento de tráfego, autonomia cooperativa, navegação, mapeamento e controle e muito mais!
Demonstração do Self-Driving Car Research Studio
| Dimensions | 39 x 21 x 21 cm |
| Weight (with batteries) | 2.7 kg |
| Power | 3S 11.1 V LiPo (3300 mAh) with XT60 connector |
| Operation time (approximate) | 2 hr 11 m (stationary, with sensors feedback) |
| 35 m (driving, with sensor feedback) | |
| Onboard computer | NVIDIA® Jetson™ TX2 |
| CPU: 1.2 GHz quad-core ARM Cortex-A57 64-bit + 1.2 GHz Dual-Core NVIDIA Denver2 64-bit | |
| GPU: 256-core NVIDIA Pascal™ GPU architecture , 1.3 TFLOPS (FP16) | |
| Memory: 8GB 128-bit LPDDR4 @ 1866 MHz, 59.7 GB/s | |
| LIDAR | LIDAR with 2k-8k resolution, 10-15Hz scan rate, 12m range |
| Cameras | Intel D435 RGBD Camera |
| 360° 2D CSI Cameras using 4x 160° FOV wide angle lenses, 21fps to 120fps | |
| Encoders | 720 count motor encoder pre-gearing with hardware digital tachometer |
| IMU | 9 axis IMU sensor (gyro, accelerometer, magnetometer) |
| Safety features | Hardware “safe” shutdown button |
| Auto-power off to protect batteries | |
| Expandable IO | 2x SPI |
| 4x I2C | |
| 40x GPIO (digital) | |
| 4x USB 3.0 ports | |
| 1x USB 2.0 OTG port | |
| 3x Serial | |
| 4x Additional encoders with hardware digital tachometer | |
| 4x Unipolar analog input, 12 bit, 3.3V | |
| 2x CAN Bus | |
| 8x PWM (shared with GPIO) | |
| Connectivity | WiFi 802.11a/b/g/n/ac 867Mbps with dual antennas |
| 2x HDMI ports for dual monitor support | |
| 1x 10/100/1000 BASE-T Ethernet | |
| Additional QCar feautres | Headlights, brake lights, turn signals, and reverse lights (with intensity control) |
| Dual microphones | |
| Speaker | |
| LCD diagnostic monitoring, battery voltage, and custom text support |
| Supported Software and APIs | QUARC Autonomous Software License |
| Quanser APIs | |
| TensorFlow | |
| TensorRT | |
| Python™ 2.7 & 3 | |
| ROS 1 & 2 | |
| CUDA® | |
| cuDNN | |
| OpenCV | |
| Deep Stream SDK | |
| VisionWorks® | |
| VPI™ | |
| GStreamer | |
| Jetson Multimedia APIs | |
| Docker containers with GPU support | |
| Simulink® with Simulink Coder | |
| Simulation and virtual training environments (Gazebo, QuanserSim) | |
| Multi-language development supported with Quanser Stream APIs for inter-process communication | |
| Unreal Engine |
