Cómo comenzar a desarrollar para la conducción automatizada

Desde carreteras seguras hasta traslados de ida y vuelta al trabajo agradables, la conducción automatizada está destinada a cambiar a las personas y a la sociedad para mejor.

A medida que el automóvil se acerque al centro del mundo de la autonomía, los desarrolladores tendrán la tarea de crear soluciones innovadoras y sencillas para dar respuesta rápidamente a las demandas del mercado y crecer con ellas. Esto requiere algunos recursos serios tanto en el vehículo como en el centro de datos. Intel ya ha creado un ecosistema teniéndolo presente a usted. Con estas herramientas, usted estará en condiciones de crear—y recrear—la experiencia de conducir.

Aspectos básicos de los automóviles

Niveles de conducción automatizada

Conducción altamente automatizada (Highly Automated Driving, HAD) — Asiste al conductor con Sistemas de asistencia al conductor avanzados (Advanced Driver Assistance System, ADAS). Estos sistemas involucran navegación, seguridad, monitoreo de seguridad, procesamiento y reconocimiento de imágenes y datos de sensores: el núcleo (hub) de procesamiento de datos.

Conducción totalmente automatizada (Fully Automated Driving, FAD)— Pone al conductor en el asiento del acompañante con inteligencia incorporada.

Centros de datos

Los datos generados por un solo automóvil automatizado equivalen a los datos generados por casi 3,000 personas. El centro de datos será fundamental para almacenar, compartir y proteger el enorme volumen de datos generados por los algoritmos de aprendizaje profundo y para mantener al vehículo automatizado en el camino.

Conectividad 5G

Más que tan solo una velocidad bruta, la conectividad 5G ofrece una latencia ultra baja a velocidades gigabit y alto ancho de banda. Esto permite que las redes ágiles e inteligentes brinden prioridad a los dispositivos fundamentales para la seguridad que requiere el vehículo automatizado.

Interfaz hombre-máquina

Una cabina definida por software es la consolidación de pantallas de clúster con sistemas de infoentretenimiento en el vehículo. Este enfoque fusiona de manera fluida las experiencias conectadas a Internet de las cosas (IoT), tanto dentro como fuera del vehículo, en una consola centralizada de comunicaciones, comando y control que se adapta automáticamente a las necesidades de los conductores individuales. La cabina definida por software se está volviendo un centro de adquisición único para:

  • Administración de medios
  • Conectividad y disponibilidad extendidas
  • Sistemas de seguridad y conexiones a nube
  • Diseños de interfaz hombre-máquina (human-machine interface, HMI) que generan confianza entre el conductor y el vehículo

Computación en el vehículo

A medida que el vehículo automatizado evolucione, dependerá más de los sensores, los datos y la capacidad de procesamiento. Un vehículo genera casi un gigabyte de datos de sensor por segundo. La cartera de procesadores con uso eficiente de energía de Intel, las matrices de compuertas programables en campo (field programmable gate arrays, FGPA) y el software para que todo esto funcione han sido diseñados para ofrecer un alto desempeño de cómputo por vatio.

Soluciones para la conducción automatizada

Crear una experiencia sin accidentes

La complejidad que implica que un automóvil aprenda y recorra su entorno requiere más que potencia de procesamiento en bruto. Para que un automóvil detecte, aprenda y tome las decisiones apropiadas, necesita algoritmos de aprendizaje profundo y maneras de observar lo que lo rodea.

Construir un automóvil seguro y autónomo requiere:

  1. Una base de aprendizaje profundo para los algoritmos de sistemas de asistencia al conductor avanzados (ADAS).
  2. Capacidad para procesar enormes cantidades de datos ambientales.
  3. Capacidad para percibir lo que lo rodea y:
    • Acceder a aceleradores de hardware para desarrollar rutinas de visión computarizada comunes.
    • Proporcionar datos de inferencia reunidos a través de cámaras.
    • Extraer rasgos del video y hacer un seguimiento de los mismos.

Comience a desarrollar para conducción automatizada

Intel® Automated Driving SDK (Intel® AD SDK) ofrece un kit de herramientas rico e integral para desarrollar diseños de alto desempeño, con uso eficiente de la energía para plataformas de centros de datos basadas en la nube y en vehículos. Los científicos de datos, diseñadores de sistemas y desarrolladores de soluciones de conducción automatizada pueden utilizar este SDK para maximizar el desempeño de hardware, optimizar sistemas y aplicaciones y lograr avances en los sensores de percepción y algoritmos de aprendizaje profundo. El SDK incluye varias herramientas de optimización y módulos de flujos de trabajo, incluyendo algunos especializados para el desarrollo automotriz. También se puede personalizar para que los desarrolladores puedan descargar solo lo que necesitan.

Más información

Nota: El SDK actualmente está disponible solamente para los clientes de conducción automatizada existentes que colaboran con Intel. Los desarrolladores pueden solicitar acceso al SDK. Aunque no todas las herramientas están disponibles para el público, la mayoría de ellas se pueden descargar individualmente de ser necesario (por ejemplo: Intel® System Studio, Intel® Distribution for Python, bibliotecas de rendimiento Intel® gratuitas e Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit para Deep Learning Deployment Toolkit.) Intel también está trabajando en la certificación para cumplir con la norma ISO 26262 para aplicaciones que requieren certificación de seguridad funcional (FuSa).¹

Desarrollo para el vehículo

  • Conectar el vehículo al conductor
  • Acelerar la fusión de sensores y la elaboración de modelos ambientales
  • Optimizar el desempeño, el ajuste y el código de depuración
  • Acelerar la validación y puesta en marcha del sistema

El automóvil automatizado necesita interactuar con su conductor en la cabina y adjudicar sentido a los datos que recopila de otros sensores. Estos datos también deben ser procesados de manera oportuna y eficiente. Las herramientas de Intel AD SDK para el desarrollo de software para el vehículo ayudan a crear, depurar, analizar y ajustar el código, así como a optimizar la puesta en marcha del sistema y a automatizar la validación. Al desarrollar código que se ejecuta en el hardware del vehículo, instale las herramientas del SDK en una estación de trabajo equipada con un procesador Intel® (el host). El código se compila en el host, que luego se conecta y deposita el código en el hardware del vehículo (el objetivo).

Este flujo de trabajo para desarrollo incluye las siguientes herramientas para desarrollo de software central:

 

Desarrollo para centros de datos

  • Desarrolle aplicaciones escalables y multinodales para administrar datos de flota y facilitar el aprendizaje automático
  • Mejore el desempeño, el procesamiento de datos y mucho más con herramientas de desempeño de software para centros de datos

Un vehículo automatizado genera, consume y procesa una enorme cantidad de datos. Necesitará herramientas para acelerar y optimizar el procesamiento de datos y para conectarse a los centros de datos. Las herramientas de desarrollo para centros de datos del SDK incluyen analizadores y bibliotecas de optimización de desempeño específicas, además de las mismas herramientas que se utilizan en el desarrollo para vehículos (excluyendo el elaborador de perfiles de energía y depurador del sistema):

  • Intel® Advisor: Utilice este conjunto de herramientas de análisis para elaboración de prototipos de procesos y optimización de la vectorización.
  • Intel® MPI Library: Esta biblioteca se utiliza para acelerar el desempeño de los centros de datos para impulsar simulaciones y análisis de computación distribuida para el procesamiento de datos del vehículo.
  • Analizador y coleccionista de seguimiento Intel® — Esta herramienta de análisis le permite visualizar datos y elaborar un perfil del equilibrio de carga en su centro de datos.
  • Intel® Distribution for Python*: Esta distribución es fundamental para mejorar el desempeño del código en las plataformas de centros de datos equipadas con arquitectura Intel, particularmente para simulaciones de conducción automatizada.

Flujos de trabajo para conducción autónoma adicionales

Otros flujos de trabajo y herramientas dentro de Intel AD SDK ayudan a acelerar el aprendizaje profundo, el etiquetado de datos y la visualización, y posibilitan el pleno aprovechamiento de las Intel® FPGA. Algunos son:

  • Desarrollo de FPGA: Intel® FPGA SDK for OpenCL™ software technology ayuda a sintetizar las complejidades del diseño de FPGA y la escritura de funciones de kernel aceleradas por hardware en aplicaciones de OpenCL™.
  • Implementación de aprendizaje profundo: Optimice los modelos de aprendizaje profundo para su implementación en vehículos autónomos, y luego integre el modelo implementado a su aplicación para conducción autónoma.

Explore las característicasIntroducción

¹Aviso de la guía: Toda la información proporcionada en este documento está sujeta a cambios sin previo aviso. Comuníquese con su representante de Intel para obtener las últimas especificaciones y guías de productos Intel.

Para obtener información más completa sobre las optimizaciones del compilador, consulte nuestro Aviso de optimización.