高性能AIコントローラで自動運転を強化
11-10-2024
課題／要件
自動運転車の普及に伴い、センサ、カメラ、LiDARシステムからの膨大なデータをリアルタイムで処理できるコントローラの需要が急速に高まっています。これらのコントローラは、AIアルゴリズムを効率的に実行し、正確な意思決定やナビゲーション、安全性を実現するとともに、車両内の各モジュール間で円滑な通信を可能にする必要があります。長期間にわたる安定稼働を実現するためには、堅牢で信頼性の高い設計が求められています。よりスマートで安全、かつ効率的な移動手段を求める市場の動きにより、自動運転用コントローラは、技術革新と次世代モビリティの要求を満たす中核的な役割を果たしています。
- 自動運転AIアルゴリズムを実行するための高い処理能力
- センサや制御機器と接続するための多様なインターフェイス
- 長期間の安定稼働を実現する堅牢で信頼性の高い設計
自動運転用コントローラに求められる主な要件は以下の通りです。
導入製品
- MIC-770V3W-00A1：第14/13/12世代インテル® Core™ i プロセッサ搭載コンパクトファンレスシステム
- MIC-75G20-10B1：GPU拡張モジュール、1x NVIDIA® 350W、2.75スロット幅、長さ330mmのGPUカード対応
システム概要
自動運転システムは高度なハードウェアとAI技術を組み合わせ、リアルタイムにデータを処理・分析することで、スムーズかつ安全なナビゲーションを実現します。 このシステムの中核を担うのが、ファンレスエッジAI推論システム「MIC-770 V3」です。主制御ユニットとしての役割を担い、堅牢な設計と優れた性能で自動運転技術を支えます。さらに、i-Module「MIC-75G20」との連携により、NVIDIA® RTX A4000 PCIe GPUカードやPCIE-1674 4ポートPCI Express GbEビジョンフレームグラバといった拡張モジュールの統合が可能です。
NVIDIA® RTX A4000 GPUは、AI推論や学習処理の高速化を通じて、システム性能を大幅に向上させる重要な役割を果たします。物体検出、車線追跡、ナビゲーションなどのタスクにおいて、リアルタイムでの意思決定やAIアルゴリズムの支援を可能にする複雑なデータ解析を実現します。 一方、PCIE-1674フレームグラバは、産業用カメラやLiDARセンサと接続し、高解像度の画像や3D空間データを取得します。このデータはGPUによって処理され、車両が周囲の環境を認識し、障害物を追跡し、環境をマッピングすることで、ナビゲーションに必要な判断を下すことを可能にします。 これらのモジュールを組み合わせることで、自動運転システムは膨大なデータを安全かつ効率的に処理し、知能的な自動運転を実現します。
システム構成図
メリット
- 第12世代インテル® CPUを搭載したコンパクトシステムにより、驚異的な演算性能を発揮し、複雑なタスクもスムーズに処理します。
- RTX GPUと4ポートフレームグラバ（PoE対応）を搭載したオールインワンIPCが、画像取得および処理を効率化します。
- MIC-770に接続されたLiDARおよびコントローラが対象エリアを2次元でマッピングし、自動走行のナビゲーションを支援します。
- 自動運転車両サーバは、大量のデータを継続的に保存・処理・分析する能力を備え、信頼性の高いリアルタイム意思決定を実現します。
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