고성능 AI 컨트롤러로 자율 주행 강화
2024-10-11
과제 / 요구 사항
자율주행 차량이 점점 더 보편화됨에 따라, 센서, 카메라, LiDAR 시스템에서 수집되는 방대한 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 컨트롤러의 필요성이 증가하고 있습니다. 이러한 컨트롤러는 AI 알고리즘을 효율적으로 실행하여 정확한 의사 결정, 내비게이션 및 안전성을 보장하면서 차량 구성 요소 간 원활한 통신을 가능하게 해야 합니다. 또한, 장기간 중단 없이 운영할 수 있도록 견고하고 신뢰할 수 있는 설계가 필수적입니다. 더욱 스마트하고 안전하며 효율적인 교통 솔루션에 대한 시장의 요구는 자율주행 컨트롤러가 기술 발전과 현대 모빌리티 수요 충족에 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.
- 자율주행 AI 알고리즘 실행을 위한 고성능 처리 능력
- 센서 및 제어 시스템을 지원하는 다양한 연결성
- 장기간 운영을 위한 견고하고 신뢰할 수 있는 설계
요약하면, 자율주행 컨트롤러의 핵심 요구 사항은 다음과 같습니다:
프로젝트 구현
- MIC-770V3W-00A1, 인텔® 코어™ CPU 소켓(LGA 1700)이 장착된 컴팩트 팬리스 시스템
- MIC-75G20-10B1, GPU i-Module, 1 PCIe x16 + 1 PCIe x4, 듀얼 전면 액세스 가능 스토리지 베이
시스템 설명
이 경우, 자율주행 차량 시스템은 첨단 하드웨어와 AI 기술을 결합하여 데이터를 실시간으로 처리 및 분석함으로써 원활하고 안전한 주행을 보장합니다. 이 시스템의 핵심에는 팬리스 엣지 AI 추론 시스템인 MIC-770 V3가 있으며, 이는 주요 제어 장치 역할을 수행합니다. 또한, i-Module MIC-75G20과 함께 사용되어 NVIDIA RTX A4000 PCIe GPU 카드 및 PCIE-1674 4포트 PCI Express GigE Vision 프레임 그래버와 같은 추가 구성 요소의 통합을 지원합니다.
NVIDIA RTX A4000 GPU는 AI 연산을 가속화하여 시스템 성능을 향상시키며, 객체 감지, 차선 추적, 내비게이션과 같은 작업을 위한 실시간 의사 결정 및 AI 기반 알고리즘을 실행하는 등 자율주행에 필요한 복잡한 데이터 분석을 가능하게 합니다. PCIE-1674 프레임 그래버는 산업용 카메라 및 LiDAR 센서와 연결되어 고해상도 이미지와 3D 공간 데이터를 캡처합니다. 이 데이터는 GPU에서 처리되며, 이를 통해 차량은 주변 환경을 "인식"하고 장애물을 추적하며 지도를 생성하고 주행 경로를 결정할 수 있습니다. 이러한 구성 요소의 결합은 방대한 데이터를 처리하여 안전하고 효율적이며 지능적인 자율주행 운영을 가능하게 합니다.
시스템 다이어그램
혜택
- 인텔 12세대 CPU를 탑재한 컴팩트 시스템이 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공하여 복잡한 작업을 원활하게 처리 가능
- Quadro GPU와 4포트 PoE 프레임 그래버를 동시에 수용하는 올인원 IPC로 효율적인 이미지 캡처 및 처리 보장
- LiDAR/컨트롤러가 MIC-770과 연결되어 자율주행을 위한 2D 지도 생성
- 자율주행 차량 서버가 대량의 데이터를 지속적으로 저장, 처리 및 분석하여 신뢰할 수 있는 실시간 의사 결정 지원
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