Як розпочати розробку рішень для автоматизованого керування автомобілем, Intel® Software

Від безпечних доріг до комфортних поїздок на роботу автоматизоване водіння покликане змінити на краще життя звичайних людей і всього суспільства.

Оскільки автомобільна галузь рухається до автономного керування автомобілями, розробникам потрібно буде вирішувати завдання створення новаторських та цілісних рішень для оперативного реагування та розвивати свої напрацювання відповідно до вимог ринку. Для цього необхідні серйозні ресурси як у автомобільній галузі, так і у сфері обробки даних. Корпорація Intel має екосистему, створену з урахуванням ваших потреб. Використовуючи такі інструментальні засоби, ви зможете створювати та модернізувати існуючі фактори керування транспортними засобами.

Основи автомобільного руху

Рівні автоматизованого водіння

Високо автоматизоване керування: підтримка водіїв з використанням систем всебічної допомоги (ADAS). Такі системи повинні мати рішення навігації, безпеки, моніторингу навколишнього середовища, розпізнавання та обробки зображень, даних датчиків, а саме, являти собою центр обробки даних.

Повністю автоматизоване керування: водій стає пасажиром, покладаючись на вбудований інтелект автомобіля.

Центр обробки даних

Дані, створювані одним автоматизованим автомобілем, схожі з обсягом інформації, що генерується майже 3000 осіб. Центр обробки даних матиме важливе значення для зберігання, обміну та захисту величезного обсягу даних, що генеруються алгоритмами глибинного навчання, та для вибору місця такого автоматизованого автомобіля на дорозі.

Стільниковий зв'язок 5G

Підключення 5G, що означає набагато більше, ніжвисокошвидкісні канали передачі, виключають будь-які затримки на гігабітних швидкостях і забезпечують високу пропускну здатність. Це дозволяє інтелектуальним та адаптивним мережам приділяти пріоритетну увагу безпечним та важливим пристроям, які так необхідні в автоматизованому автомобілі.

Інтерфейс людина-комп'ютер

Програмно керована панель приладів являє собою консолідований кластер, що поєднує в собі інформаційні та розважальні системи автомобіля. Цей підхід дозволяє безперешкодно поєднувати пристрої Інтернету речей, що знаходяться як зовні, так і всередині автомобіля, в централізований вузол або командний пункт, який автоматично відповідає потребам конкретних водіїв. Програмно конфігурована панель приладів стає єдиним центром для наступних складових:

Управління медіа-даними
Абсолютна доступність та можливості підключення
Системи безпеки та хмарні підключення
Інтерфейс людина-комп'ютер, що гарантує надійну взаємодію водія та автомобіля

Вбудовані в автомобіль обчислювальні можливості

З розвитком автоматизованих автомобілів все більше використовуватимуться всілякі датчики, дані та обчислювальні потужності. Вже зараз автомобіль за допомогою датчиків генерує майже один гігабайт даних за секунду. Створені корпорацією Intel енергоефективні процесори та спеціальні програмовані масиви шлюзів (FGPA), а також програмне забезпечення призначені для забезпечення високої продуктивності для ват споживаної енергії.

Рішення для автоматизації водіння

Формування безаварійного стилю водіння

Складність навчання систем автомобіля та навігаціїза допомогою вивчення навколишнього оточення вимагає суттєвих потужностей процесорів. Для формування "органів почуттів" автомобіля та прийняття ним вірних рішень необхідні алгоритми глибинного навчання та способи контролю навколишнього оточення.

Для створення безпечних та автономних автомобілів необхідно наступне:

Почніть розробку програмного забезпечення для автоматизованого водіння

Комплект Intel® Automated Driving SDK (Intel® AD SDK) містить повнофункціональний набір інструментальних засобів для створення високопродуктивних та енергоефективних рішень хмарних платформ для автоматизованих автомобілів та центрів обробки даних. Дослідники даних, розробники систем та автоматизованих рішень водіння можуть використовувати цей комплект для розробки та оптимізації продуктивності апаратних компонентів, оптимізації систем та додатків, а також удосконалення датчиків сприйняття та алгоритмів глибинного навчання. У складі комплекту є кілька модулів процесів та інструментальних засобів оптимізації, включаючи спеціалізовані функції для розробки рішень для автомобілів. Він також може бути налаштований, щоб розробники могли завантажувати лише те, що їм потрібно.

Примітка. Версія комплекту SDK для розробки доступна тільки для існуючих клієнтів-розробників рішень автоматизованого водіння, що співпрацюють з корпорацією Intel. Розробники можуть запросити доступ до комплекту. Хоча поки доступні не всі інструментальні засоби, більшість з них можна завантажити окремо (наприклад, Intel® System Studio, Intel® Distribution for Python, безкоштовні бібліотеки Intel® Performance Libraries та Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit для Deep Learning Deployment Toolkit) . Корпорація Intel також працюєнад сертифікацією відповідно до стандарту ISO 26262 для додатків, для яких потрібна сертифікація функціональної безпеки (FuSa).¹

Розробка додатків для автомобілів

Підключіть автомобіль до водія
Прискоріть поширення датчиків та моделювання середовищ
Оптимізуйте продуктивність, змінюйте та налагоджуйте код
Прискорюйте підготовку до випуску та перевірку продукції

Автоматизованому автомобілю потрібна взаємодія з водієм та "осмислення" даних, які він отримує від різних датчиків. Ці дані потребують своєчасної та ефективної обробки. Інструментальні засоби комплекту Intel AD SDK для розробки програмного забезпечення для автомобілів сприяють створенню, налагодженню, аналізу та налаштуванню коду, а також оптимізації систем та автоматизації тестування. Під час створення коду для роботи в автомобілі необхідно встановити інструментальні засоби комплектів SDK на робочій станції на базі процесора Intel® (комп'ютер). Код компілюється на комп'ютері, який потім підключається та переміщає код в апаратне забезпечення в автомобілі (мета).

Цей процес розробки включає такі інструментальні засоби для розробки основного програмного забезпечення:

Розробки для центрів обробки даних

Створюйте масштабовані багатокомп'ютерні програми для керування та обслуговування машинного навчання
Нарощуйте продуктивність, можливості обробки даних та багато іншого за допомогою засобів оптимізації продуктивності ПЗ для центрів обробки даних

Автоматизований автомобіль формує, використовує та обробляє величезну кількість даних. Вам знадобляться інструментальні засоби дляприскорення та оптимізації обробки інформації, та підключення до центрів обробки даних. Інструментальні засоби комплекту SDK для розробки рішень центрів обробки даних містять спеціальні бібліотеки для оптимізації продуктивності та аналізатори, а також деякі засоби, які використовуються у розробці додатків для автомобілів (крім системного відладчика та аналізатора енергоспоживання):

Intel® Advisor : Використовуйте цей набір засобів аналізу для оптимізації векторизації та створення прототипів потокової обробки даних.
Бібліотека Intel® MPI Library : Ця бібліотека використовується для підвищення продуктивності центрів обробки даних під час моделювання рішень водіння автомобілів та аналітики розподілених обчислень для обробки даних, що збираються в автомобілях.
Інструментарії Intel® Trace Analyzer та Intel® Trace Collector. Це графічний засіб, що дозволяє створити наочне представлення даних та аналіз завантаження вашого центру обробки даних.
Intel® Distribution for Python*. Цей дистрибутив є невід'ємною частиною рішення для підвищення продуктивності коду центрів обробки даних, що працюють на архітектурі Intel, зокрема, для емуляції рішень для автоматизованого водіння автомобілів.

Додаткові процеси автоматизованого водіння

Інші процеси та інструментальні засоби комплекту Intel AD SDK покликані прискорити глибинне навчання, маркування та візуалізацію даних та скористатися всіма перевагами масивів Intel FPGA. До них відносяться:

Розробки для FPGA: Комплект Intel® FPGA SDK для програмної технології OpenCL™ спрощує абстрагування складних проектів на основі FPGA та створення основнихфункцій з апаратним прискоренням ядра для OpenCL™.
Розгортання глибинного навчання: Оптимізуйте моделі глибинного навчання для розгортання в автоматизованих автомобілях для подальшої інтеграції розгорнутих моделей у додатках.

¹Зауваження про плани розвитку: Усю наведену інформацію можна змінити без попередження. Зверніться до представника Intel за найновішими специфікаціями продукції Intel та планами розвитку.