高性能AIコントローラによる自律走行の実現
2024/10/11
課題と概要
自動運転車の普及に伴い、センサ、カメラ、LiDARシステムから得られる膨大なデータをリアルタイムで処理するための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、安全性を実現するだけでなく、車両内の各コンポーネント間で円滑な通信を可能にする必要があります。また、車両内の各コンポーネント間で円滑な通信を実現するだけでなく、長期間にわたり中断なく動作する堅牢で信頼性の高い設計が求められています。市場では、よりスマートで安全、かつ効率的な交通ソリューションを求めるニーズに応えるため、自動運転用コントローラは技術革新とモダン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
- センサおよび制御システムに対応する多用途な接続性
- 長期間の安定稼働を可能にする堅牢で信頼性の高い設計
自動運転コントローラに求められる主要要件
導入製品
- MIC-770V3W-00A1：Intel® Core™ プロセッサ対応CPUソケット（LGA 1700）搭載のコンパクトファンレスシステム
- MIC-75G20-10B1：GPU i-Module、1 PCIe x16 + 1 PCIe x4、デュアルフロントアクセス可能な収納スペース搭載
システムの概要
この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、リアルタイムでデータを処理・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。MIC-770 V3は、主制御ユニットとして機能し、堅牢な設計と優れた性能で自動運転技術を支援します。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 GigE Visionフレームグラバーといった追加コンポーネントの統合が可能です。
NVIDIA® RTX A4000 GPUは、AI計算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。物体検出や車線追跡、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フレームグラバーは、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で処理され、車両が周囲の環境を「認識」し、障害物を追跡し、環境をマッピングして、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。これらのコンポーネント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
効果・メリット
- Intel 12世代CPUを搭載したコンパクトシステムにより、驚異的な計算性能を実現します。
- Quadro GPUと4ポートフレームグラバー（PoE対応）を搭載したオールインワンIPCが、画像処理を効率化します。
- LiDARおよびコントローラがMIC-770に接続され、自律走行のためにエリアを2次元でマッピングします。
- 自律走行車両サーバは、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の意思決定を支援します。
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