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2021年06月29日 | 基于英伟达平台，麻省理工研发自动驾驶单一深度神经网络
2021-06-29
从外媒获悉，麻省理工学院（MIT）的研究人员正在研发一种单一深度神经网络（DNN），该系统基于英伟达DRIVE AGX Pegasus平台，可以快速处理大量的激光雷达数据。
自动驾驶汽车的数据量有多大？通常情况下，50辆自动驾驶汽车组成的车队行驶6小时后，一辆测试车的传感器会产生多达1.6千万亿字节的数据，这些数据都需要被计算机实时分析并理解。目前，大多数自动驾驶解决方案都采用多个神经网络以及高精度地图，来帮助车辆确认自身位置。同时，与二维图像数据不同，激光雷达点在三维环境中分布非常稀疏，依靠激光雷达感知的自动驾驶系统，需要每秒处理超200万个点，这对于没有针对此类数据进行优化的现代计算机而言是相当大的阻碍。
相比之下，单一深度神经网络（DNN）在这一场景中，运算能力要更加高效，实时处理大量的感知数据。此外，单一深度神经网络（DNN）适应性更强，可以通过训练在未知道路上进行自动驾驶。英伟达DRIVE AGX Pegasus平台专为L4和L5自动驾驶系统而设计，通过两颗Xavier处理单元，可以实现每秒320万亿次操作，从而能够快速处理激光雷达数据。
史海拾趣
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