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8路GMSL視頻注入回灌的自動駕駛半實物仿真平臺

zhangjie135 ? 來源:zhangjie135 ? 作者:zhangjie135 ? 2024-04-17 11:33 ? 次閱讀
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平臺介紹

產(chǎn)品基于8路GMSL視頻注入回灌的自動駕駛半實物仿真平臺旨在提高實驗室及研究生院師生在基礎軟件層開發(fā)、計算機視覺深度學習方面的專業(yè)知識學習和實踐能力,為師生提供一個穩(wěn)定軟件開發(fā)和多精度框架學習和訓練平臺,為后續(xù)相關專業(yè)技能培訓提供提供全面的硬件加速支持和軟件仿真模擬服務,完善相關行業(yè)中的應用并實現(xiàn)全面測試評估。

2

硬件介紹

產(chǎn)品有三塊組成,高性能計算服務器、高性能GPU卡以及8 通道車載視頻注入卡組成,下面分別對硬件進行介紹:

2.1高性能計算服務器

高性能計算服務器,配置清單:

類別品名規(guī)格說明數(shù)量
處理器Intel Xeon Platinum 8350C 2.6GHz 32C/64T2
內(nèi)存三星32G DDR4 2666 R-ECC服務器內(nèi)存2
SSD三星1T NVME M.2固態(tài)硬盤1
SSDWD 2T HDD 3.5寸 機械硬盤1
主板超微X12DAI-N6芯片組服務器主板1
電源長城1600W 2U 1+1冗余電源1
散熱器定制溫控散熱器2
GPU輔助散熱定制GPU輔助散熱器2
機箱定制2U機箱 (含導軌)1

image.png
image.png

主板:X12DAI-N6介紹
image.png

image.png

image.png

機架式服務器機箱,工作溫度:工作時5℃~35℃,存儲-40℃~60℃

2.2高性能GPU卡:深度計算處理器 DCU ZlOOL

image.png
image.png
image.png

2.3 8通道視頻圖像采集卡:

8個GMSL攝像頭輸入,最大支持800萬像素30fps;

? PCIe Gen3*8lane;

? 攝像頭支持外觸發(fā)同步;

? 支持GPS授時同步;

? 支持網(wǎng)絡PTP授時同步;

? 支持視頻同步在ms級別
image.png

參數(shù):

? 電壓:12 V-14V,電流: 1 A

? 工作溫度范圍:-20°C to 70°C;

? 存儲溫度范圍-40°C up to 80°C;

介紹原理框圖介紹
image.png

2.4 8 通道車載視頻回灌卡:

image.png
? 關鍵參數(shù):

8 通道車載視頻注入卡,是一款自動駕駛硬件在環(huán)仿真HIL 產(chǎn)品,只需要1 個PCIE 3.0X16 槽位,就可以實現(xiàn)8 通道視頻數(shù)據(jù)、2 通道1000Mbase-T1
數(shù)據(jù)、8 路CAN/CAN-FD 數(shù)據(jù)對目標ECU 進行注入,并提供gPTP 時間戳同步功能,保證多通道數(shù)據(jù)的同步性,具有高集成度,高可靠性等特點,為客戶節(jié)省使用空間,降低能耗,還可以降低整套設備的成本。

項目內(nèi)容項目內(nèi)容
串行器可模擬MAX96717 / MAX96717F /MAX9295A /
MAX96793對應解串器支持MAX96712 / MAX9296A /MAX96792等
CAN-FD8個CAN / CAN-FD接口通道數(shù)8通道視頻輸出
視頻格式YUV422、RAW12PCIEPCI Express Gen 3 x16
輸出分辨率最多支持8通道4096×2160@30fps輸出FAKRA4合1 Amphenal Z code min-Fakra
車載3個1000M Base-T1接口線纜長度GMSL3模式下可達18米(12Gbps)GMSL2模式下可達20米(6Gbps)
以太網(wǎng)支持PTP授時時間戳,精度小于1ms操作系統(tǒng)Linux / Window
升級支持PC端固件升級存儲溫度-40℃~85℃
工作溫度-40℃~70℃存儲濕度0~90%
工作濕度10%~90%重量450g
供電PCIE供電/ 12V供電MTBF5年
尺寸長寬:111* 190(mm)

? 接口說明:

對外接口在擋板處共引出3 個1000BASE_T1 接口,其中一個用于gPTP 同步及板卡管理,2 個可以用于數(shù)據(jù)注入網(wǎng)口;2 個4 合1 Fakra 接口引出8 路視頻注入接口;2 個航空插座引出8 路CAN_FD 接口。
image.png

3

軟件介紹

3.1車道圖像預處理:

圖像預處理主要是盡可能降低信息復雜程度、過濾篩除圖像噪音,方便后續(xù)車道線識別工作。相比較原始采集圖像,預處理后圖像中信息耦合程度降低,感興趣信息凸顯,噪音等干擾信息最大程度被過濾,可提高后續(xù)識別算法處理速度、降低運算時間。主流預處理步驟包括:感興趣區(qū)域選擇、灰度化、圖像濾波、二值化、邊緣檢測。本方案采樣如下圖:

image.png

3.1軟件界面介紹:

我公司在該套硬件開發(fā)了具有智能視覺分類,目標識別,圖像分割算法庫。

圖像分割算法庫大概介紹:

所屬領域模型類別模型名稱
智能視覺圖像分類AlexNet
智能視覺圖像分類DenseNet264
智能視覺圖像分類DPN92
智能推薦召回Word2Vec
強化學習離散控制GA3C
強化學習機器人控制DDPG
強化學習游戲智能A2C
強化學習游戲智能DQN
強化學習電網(wǎng)控制L2RPN
智能調(diào)參網(wǎng)絡搜索Darts

軟件界面:

?
360度環(huán)繞感知

image.png
image.png
image.png

4

應用領域:

視頻注入回灌, 算法優(yōu)化,將道路實際采集到的數(shù)據(jù),注入回灌給ADCU / ECU,還原道路真實情況,優(yōu)化算法,硬件在環(huán)仿真測試 (HIL),模擬車載攝像頭,將軟件仿真的場景數(shù)據(jù)通過注入卡發(fā)到ADCU/ ECU,虛擬車輛的道路等信息等。

審核編輯 黃宇

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