Как начать разработку решений для автоматизированного вождения автомобилей

От безопасных дорог до комфортных поездок на работу — автоматизированное вождение призвано изменить к лучшему жизнь обычных людей и всего общества.

Поскольку автомобильная отрасль движется к автономному управлению автомобилями, разработчикам потребуется решать задачи создания новаторских и целостных решений для оперативного реагирования и развивать свои наработки согласно требованиям рынка. Для этого необходимы серьезные ресурсы как в самой автомобильной отрасли, так и в сфере обработки данных. Корпорация Intel уже имеет экосистему, созданную с учетом ваших нужд. Используя следующие инструментальные средства, вы сможете создавать и модернизировать существующие факторы вождения транспортных средств.

Основы автомобильного движения

Уровни автоматизированного вождения

Высоко автоматизированное вождение: поддержка водителей с использованием систем всесторонней помощи (ADAS). Такие системы должны иметь решения навигации, безопасности, мониторинга окружающей обстановки, распознавания и обработки изображений, данных датчиков, а именно, представлять собой центр обработки данных.

Полностью автоматизированное вождение: водитель становится пассажиром, полагаясь на встроенный интеллект автомобиля.

Центр обработки данных

Данные, создаваемые одним автоматизированным автомобилем, схожи с объемом информации, генерируемым почти 3000 человек. Центр обработки данных будет иметь важное значение для хранения, обмена и защиты огромного объема данных, генерируемых алгоритмами глубинного обучения, и для выбора места такого автоматизированного автомобиля на дороге.

Мобильная связь 5G

Подключения 5G, значащие гораздо больше, чем высокоскоростные каналы передачи данных, исключают любые задержки на гигабитных скоростях и обеспечивают высокую пропускную способность. Это позволяет интеллектуальным и адаптивным сетям уделять приоритетное внимание безопасным и важным устройствам, которые так необходимы в автоматизированном автомобиле.

Интерфейс человек-компьютер

Программно управляемая приборная панель представляет собой консолидированный кластер, сочетающий в себе информационные и развлекательные системы автомобиля. Этот подход позволяет беспрепятственно объединять устройства Интернета вещей, находящиеся как снаружи, так и внутри автомобиля, в централизованный узел или командный пункт, который автоматически отвечает потребностям конкретных водителей. Программно конфигурируемая приборная панель становится единым центром для следующих составляющих:

  • Управление медиа-данными
  • Абсолютная доступность и возможности подключения
  • Системы безопасности и облачные подключения
  • Интерфейс человек-компьютер, гарантирующий надежное взаимодействие водителя и автомобиля

Встроенные в автомобиль вычислительные возможности

С развитием автоматизированных автомобилей все больше будут использоваться всевозможные датчики, данные и вычислительные мощности. Уже сейчас автомобиль с помощью датчиков генерирует почти один гигабайт данных в секунду. Созданные корпорацией Intel энергоэффективные процессоры и специальные программируемые массивы шлюзов (FGPA), а также программное обеспечение предназначены для обеспечения высокой производительности в расчете на ватт потребляемой энергии.

Решения для автоматизации вождения

Формирование безаварийного стиля вождения

Сложность обучения систем автомобиля и навигации посредством изучения окружающей обстановки требует существенных мощностей процессоров. Для формирования "органов чувств" автомобиля и принятия им верных решений необходимы алгоритмы глубинного обучения и способы контроля окружающей обстановки.

Для создания безопасных и автономных автомобилей необходимо следующее:

  1. Основы глубинного обучения для алгоритмов систем всесторонней помощи при вождении.
  2. Возможность обработки огромных объемов данных об окружающей среде.
  3. Способность оценки существующей обстановки и:
    • Доступ к аппаратным ускорителям для разработки общих механизмов компьютерного зрения
    • Смешанная обработка данных, получаемых из различных камер
    • Извлечение и отслеживание объектов в видеоданных

Начните разработку программного обеспечения для автоматизированного вождения

Комплект Intel® Automated Driving SDK (Intel® AD SDK) содержит полнофункциональный набор инструментальных средств для создания высокопроизводительных и энергоэффективных решений облачных платформ для автоматизированных автомобилей и центров обработки данных. Исследователи данных, разработчики систем и автоматизированных решений вождения могут использовать этот комплект для разработки и оптимизации производительности аппаратных компонентов, оптимизации систем и приложений, а также совершенствования датчиков восприятия и алгоритмов глубинного обучения. В составе комплекта несколько модулей процессов и инструментальных средств оптимизации, включая специализированные функции для разработки решений для автомобилей. Он также может быть сконфигурирован, чтобы разработчики могли загружать только то, что им нужно.

Подробнее

Примечание. Версия комплекта SDK для разработки доступна только для существующих клиентов-создателей решений автоматизированного вождения, сотрудничающих с корпорацией Intel. Разработчики могут запросить доступ к комплекту. Хотя пока доступны не все инструментальные средства, большинство из них можно загрузить по-отдельности (например, Intel® System Studio, Intel® Distribution for Python, бесплатные библиотеки Intel® Performance Libraries и Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit для Deep Learning Deployment Toolkit). Корпорация Intel также работает над сертификацией в соответствии со стандартом ISO 26262 для приложений, для которых необходима сертификация функциональной безопасности (FuSa).¹

Разработка приложений для автомобилей

  • Подключите автомобиль к водителю
  • Ускорьте распространение датчиков и моделирование сред
  • Оптимизируйте производительность, меняйте и отлаживайте код
  • Ускоряйте подготовку к выпуску и проверку продукции

Автоматизированному автомобилю необходимо взаимодействие с водителем и "осмысление" данных, которые он получает от различных датчиков. Эти данные нуждаются в своевременной и эффективной обработке. Инструментальные средства комплекта Intel AD SDK для разработки программного обеспечения для автомобилей способствуют созданию, отладке, анализу и настройке кода, а также оптимизации систем и автоматизации тестирования. Во время создания кода для работы в автомобиле вы должны установить инструментальные средства комплектов SDK на рабочей станции на базе процессора Intel® (компьютер). Код компилируется на компьютере, который затем подключается и перемещает код в аппаратное обеспечение в автомобиле (цель).

Этот процесс разработки включает следующие инструментальные средства для разработки основного программного обеспечения:

 

Разработки для центров обработки данных

  • Создавайте масштабируемые многокомпьютерные приложения для управления и обслуживания машинного обучения
  • Наращивайте производительность, возможности обработки данных и многое другое с помощью средств оптимизации производительности ПО для центров обработки данных

Автоматизированный автомобиль формирует, использует и обрабатывает огромное количество данных. Вам понадобятся инструментальные средства для ускорения и оптимизации обработки информации, и подключения к центрам обработки данных. Инструментальные средства комплекта SDK для разработки решений центров обработки данных содержат специальные библиотеки для оптимизации производительности и анализаторы, а также некоторые средства, которые используются в разработке приложений для автомобилей (кроме системного отладчика и анализатора энергопотребления):

  • Intel® Advisor: Используйте этот набор средств анализа для оптимизации векторизации и создания прототипов потоковой обработки данных.
  • Библиотека Intel® MPI Library: Эта библиотека используется для повышения производительности центров обработки данных во время моделирования решений вождения автомобилей и аналитики распределенных вычислений для обработки данных, собираемых в автомобилях.
  • Инструментарии Intel® Trace Analyzer и Intel® Trace Collector. Это графическое средство, позволяющее создать наглядное представление данных и анализ загрузки вашего центра обработки данных.
  • Intel® Distribution for Python*. Этот дистрибутив является неотъемлемой частью решения повышения производительности кода центров обработки данных, работающих на архитектуре Intel, в частности, для эмуляции решений для автоматизированного вождения автомобилей.

Дополнительные процессы автоматизированного вождения

Другие процессы и инструментальные средства комплекта Intel AD SDK призваны ускорить глубинное обучение, маркировку и визуализацию данных, и воспользоваться всеми преимуществами массивов Intel FPGA. К ним относятся:

  • Разработки для FPGA: Комплект Intel® FPGA SDK для программной технологии OpenCL™ упрощает абстрагирование сложных проектов на основе FPGA и создание основных функций с аппаратным ускорением ядра для приложений OpenCL™.
  • Развертывание глубинного обучения: Оптимизируйте модели глубинного обучения для развертывания в автоматизированных автомобилях для последующей интеграции развернутых моделей в приложениях.

ФункцииНачать

¹Замечание о планах развития: Вся приведенная информация может быть изменена без уведомления. Обратитесь к представителю Intel за новейшими спецификациями продукции Intel и планами развития.

Для получения подробной информации о возможностях оптимизации компилятора обратитесь к нашему Уведомлению об оптимизации.