A principios de mes en CES 2019, fue presentada por NVIDIA una herramienta que promete mucho, DRIVE Localization. Se trata de una plataforma abierta y escalable para que los vehículos se posicionen en mapas de alta definición. Lo destacable de este nuevo servicio, es que cuenta con robustez y precisión sin precedentes, utilizando Sistemas Micro-Electro-Mecánicos o MEMS, por sus siglas en inglés.
Para un coche autónomo es vital poder identificar su ubicación en centímetros y así comprender su entorno. Establecer un sentido de la carretera y las estructuras de los carriles permitirá al vehículo detectar cuándo un carril está bifurcando o fusionándose.
DRIVE Localization ayuda a que el posicionamiento preciso sea posible
DRIVE Localization hace coincidir los puntos de referencia semánticos en el entorno del vehículo con las características de los mapas HD. La relación de los puntos de referencia y mapas permite determinar exactamente dónde se encuentra el coche en tiempo real. Al aprovechar los MEMS, la plataforma se hace más rentable y facilita su uso con coches personales.
Xavier SoC
En el núcleo de DRIVE Localization se encuentra NVIDIA DRIVE Xavier SoC. Se trata del primer procesador de “auto grado” del mundo dedicado a la conducción autónoma. Diseñado para cubrir necesidades informáticas altamente exigentes, Xavier posee un acelerador de aprendizaje profundo (DLA) y un motor CUDA.
Los procesadores de “auto grado” se combinan con la plataforma de software NVIDIA. El sistema opera una inferencia rápida para redes neuronales profundas y un procesamiento paralelo de alto rendimiento para algoritmos de visión de computadora. Esta sinergia permite que tanto la plataforma como los procesadores aprovechan en el módulo de DRIVE Localization.
DRIVE Localization recopila datos de sensores de bajo costo en el vehículo: una cámara frontal, un receptor GNSS (Sistema de navegación por satélite global), una IMU (Unidad de medición inercial) y el velocímetro del vehículo.
El sensor de gran ancho de banda de Xavier permite a las redes neuronales profundas dedicadas de NVIDIA analizar datos instantáneamente y detectar características semánticas en una variedad de condiciones climáticas y de iluminación.
Posteriormente, el módulo de DRIVE Localization superpone un mapa de terceros con los datos del sensor, evaluando miles de puntos de vista en paralelo. Este proceso ocurre más rápido que en tiempo real obteniendo una gran cantidad de información del mapa y datos virtuales.