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實例探究

2023-08-10

產學合作推動實務 AI 學習

產學合作推動實務 AI 學習
 

產學合作推動實務 AI 學習


在賽道上駕駛賽車就夠刺激了,現在再把驚險程度調高一個檔次:自動駕駛賽車。一輛能以驚人速度行駛、在傾斜轉彎和其他車輛間安全行駛的自動駕駛車輛,可能看起來像是一個不可能實現的壯舉。但正是這項目標促成了希臘塞薩洛尼基亞里士多德大學的 學生賽車隊 Aristurtle強固嵌入式運算解決方案供應商 Cincoze 之間的合作夥伴關係。使用 Cincoze DS-1202 嵌入式電腦使賽車隊競爭力提升,在國際工程設計比賽 Formula Student 中脫穎而出;這項競賽提供學生一個體驗、建造及學習賽車的平台。

— by insight.tech

 
 

自動駕駛賽車的邊緣 AI


Aristurtle 車隊先前曾以電動賽車參賽。但在 2020-2021 賽季,該車隊決定開發首部自駕車 [圖 1]。為了不必從頭開始重新發明輪胎,他們在上個賽季的電動車上模擬自駕賽車。


自動駕駛賽車的邊緣 AI
圖 1. 得益於 Cincoze 的 DS-1202 系統和 Intel™ i7-9700TE 處理器,Aristurtle 賽車隊得以建構首部自駕賽車。

 

「由於我們使用團隊先前開發的車輛作為自主解決方案的基礎,因此必須確定自主管道和車輛其餘電子系統之間的軟硬體相容,盡量減少不必要且耗時的變更,」Aristurtle 自主系統校友成員 Nikos Kotarelas 表示。

一如預期,沒有複製貼上那麼簡單。Cincoze 資深行銷經理 Cindy Lin 表示,實現人類般的感知和感應是迫在眉睫的挑戰。「自駕賽車無論在賽道導航或避開障礙方面都相當仰賴感應器,」Lin 指出。「現實中可能有許多其他不可預測的因素會影響感應器的準確性,例如天候和環境狀況。」

團隊發現開發自駕軟體非常耗時,需要在許多領域具備專業知識,包括軟體工程、機器人技術、電腦視覺和人工智慧。

事實證明,在車輛上整合轉向和制動器以及處理器是數一數二的困難任務,因為根據比賽規則,自駕車輛必須可由人控制,Kotarelas 解釋道。因此,可以用來在車上安裝這些系統的空間有限。


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