Intel 與美國國防部合作開發 越野環境用自駕車模擬設計方案 RACER-Sim 以模擬方式縮減開發對應使用自駕車所需時間

2022.04.28 01:24PM
照片中包含了景觀、汽車、廠、植物群落、累

對應越野環境使用的自駕車,相較對應公路環境使用的自駕車會面臨更多挑戰,其中包含不像一般公路會有明顯道路邊界標記、道路指示等識別特性,同時路況也可能充滿泥土、塵埃,或是充滿碎石、植被,甚至必須行經有明顯高低落差等不完整路況,因此也讓RACER-Sim開發模擬設計方案必須考慮更多因素。

Intel與美國國防高等研究計畫署 (DARPA)合作,將透過Intel實驗室與西班牙巴塞隆納電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校等技術資源支撐下,將投入開發越野環境使用的自駕車模擬設計方案RACER-Sim。

由於目前自動駕駛技術多半是針對公路使用環境設計,RACER-Sim主要希望對應越野環境使用的自駕車模擬設計需求,透過虛擬化設計流程降低整體開發成本,同時也能加快開發流程。

對應越野環境使用的自駕車,相較對應公路環境使用的自駕車會面臨更多挑戰,其中包含不像一般公路會有明顯道路邊界標記、道路指示等識別特性,同時路況也可能充滿泥土、塵埃,或是充滿碎石、植被,甚至必須行經有明顯高低落差等不完整路況,因此也讓RACER-Sim開發模擬設計方案必須考慮更多因素。

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而在第一階段當中,Intel先將重點放在創造新的模擬平台與地圖產生工具,藉此模擬複雜的越野路況環境,並且將透過大量運算資源,讓開發者能透過簡單操作即可建立超過10萬平方英里的大面積模擬環境。

在第二階段時,Intel實驗室將與西班牙巴塞隆納電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校等單位合作,預期在不使用物理機器人的情況下,透過新演演算法加速研究和開發過程,並且在模擬過程可驗證自駕車運作效能,同時也將透過新開發的sim2real技術,將模擬訓練結果順利移轉到真實自駕車 (或真實機器人系統),藉此大幅縮減原本直接透過實際硬體訓練所需花費時間與成本。

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