北京联合大学采用NVIDIA Jetson开发无人驾驶，10W功耗实现车载高性能计算

北京联合大学的智能车团队于数年前便与北汽集团着手开发智能汽车，其“京龙一号”与“京龙二号”在2014年11月国内智能无人驾驶汽车的障碍物检测、安全预警、障碍物绕行与超车等性能比赛中，综合分数分别获得第三、四名的殊荣。

不过随着时间进入城市道路智能驾驶的开发初期，由于众多摄像头、雷达、传感器导入庞大的数据量，在原有计算性平台上明显发现性能不足。经过一段时间的调研，发现NVIDIA Jetson AGX Xavier拥有强大的计算能力与图形处理能力，并且相对低的功耗，非常适合车载计算系统应用，于是着手进行软件与算法移植。

▲京龙后备厢的惯导、GPS、紧急制动电路板、移动基站信号接收器等设备

北京联合大学研究人员先将Canny和Hog两个针对行人和障碍物检测的算法进行移植到Jetson并进行优化，结果得到比原本在Intel Core i7-3778平台高出数倍性能提升。北京联合大学项目联系人梁军老师表示，在未发现NVIDIA Jetson之前，研发团队一直为了找不到符合“高性能、低功耗”的合适硬件平台感到十分苦恼，因为汽车行驶速度与有限功耗的限制下，必须同时兼顾有足够高的计算性能来缩短反应时间，同时又要在很低的电力消耗下执行运行，坊间绝大部分的嵌入式计算设备明显存在性能不足、台式机系统又需要过高的功耗，实在左右为难。

NVIDIA Jetson AGX Xavier其性能能提供高达32万亿次运算/秒 (TOPS) 的AI性能，运行功率低至10瓦，并且具备足够的对应IO接口连接周边，而且对图像及雷达数据等智能车关键应用的处理，都具有计算密集和访存密集的程序特征，这些应用特征非常适合GPU计算平台细粒度大规模并行的特点。因此，我们选择GPU计算平台来提高智能车应用程序的性能，实现对信息数据的实时处理整体来说已经满足很大部分的需求，如此一来，研发团队便可省却硬件集成上的大量时间成本，这对于“京龙”智能驾驶系统的开发加速提供了不小的助力。

目前工业市场上的新一代自主机器均采用Jetson AGX Xavier AI机器人平台，打造更智能的机器人应对现实世界的挑战。

Jetson AGX Xavier开发者套件配备512核集成Volta Tensor核心GPU和双深度学习加速器(DLA)引擎，能够提供高达32 TeraOPS(TOPS)的计算性能。该套件可以助力开发者快速创建新一代机器人、无人机和其他自主机器。

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