Intel 与美国国防部合作开发 越野环境用自驾车模拟设计方案 RACER

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,Intel 与美国国防部合作开发 越野环境用自驾车模拟设计方案 RACER-Sim 以模拟方式缩减开发对应使用自驾车所需时间
Intel 与美国国防部合作开发 越野环境用自驾车模拟设计方案 RACER-Sim 以模拟方式缩减开发对应使用自驾车所需时间

对应越野环境使用的自驾车,相较对应公路环境使用的自驾车会面临更多挑战,其中包含不像一般公路会有明显道路边界标记、道路指示等识别特性,同时路况也可能充满泥土、尘埃,或是充满碎石、植被,甚至必须行经有明显高低落差等不完整路况,因此也让RACER-Sim开发模拟设计方案必须考虑更多因素。

Intel与美国国防高等研究计画署 (DARPA)合作,将透过Intel实验室与西班牙巴塞隆纳电脑视觉中心、美国德州大学奥斯汀分校等技术资源支撑下,将投入开发越野环境使用的自驾车模拟设计方案RACER-Sim。

由于目前自动驾驶技术多半是针对公路使用环境设计,RACER-Sim主要希望对应越野环境使用的自驾车模拟设计需求,透过虚拟化设计流程降低整体开发成本,同时也能加快开发流程。

对应越野环境使用的自驾车,相较对应公路环境使用的自驾车会面临更多挑战,其中包含不像一般公路会有明显道路边界标记、道路指示等识别特性,同时路况也可能充满泥土、尘埃,或是充满碎石、植被,甚至必须行经有明显高低落差等不完整路况,因此也让RACER-Sim开发模拟设计方案必须考虑更多因素。

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而在第一阶段当中,Intel先将重点放在创造新的模拟平台与地图产生工具,借此模拟复杂的越野路况环境,并且将透过大量运算资源,让开发者能透过简单操作即可建立超过10万平方英里的大面积模拟环境。

在第二阶段时,Intel实验室将与西班牙巴塞隆纳电脑视觉中心、美国德州大学奥斯汀分校等单位合作,预期在不使用物理机器人的情况下,透过新演演算法加速研究和开发过程,并且在模拟过程可验证自驾车运作效能,同时也将透过新开发的sim2real技术,将模拟训练结果顺利移转到真实自驾车 (或真实机器人系统),借此大幅缩减原本直接透过实际硬体训练所需花费时间与成本。


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     发布于 2022-05-09 00:26:03  回复
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