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자율주행자동차(SDRS) 연구장비 도입 사례 소개(한양대학교 미래자동차공학과)

Admin

안녕하세요!

올해 한양대학교 미래자동차공학과 연구실에서 Quanser에서 신제품으로 출시한 자율주행자동차 연구장비를 도입하였습니다.

해당 연구장비는 4차산업혁명의 주제에 걸맞는 Autonomous driving을 주제로 한 연구에 사용될 예정이라고 합니다!



QCar는 NVIDIA® Jetson ™ TX2 슈퍼 컴퓨터로 구동되며 LIDAR, 360도 비전, 깊이 센서, IMU, 인코더 및 사용자 확장 가능한 IO를 포함한 다양한 센서를 갖추고 있습니다. Simulink®, Python ™, C / C ++, TensorFlow 및 ROS를 포함한 여러 소프트웨어 환경을 활용하면서 이를 사용하여 연구를 시작하고 기존 차량에 대한 연구를 확장할 수 있습니다.
탑재 컴퓨터 사양 : NVIDIA® Jetson™ TX2
CPU: 2 GHz quad-core ARM Cortex-A57 64-bit + 2 GHz Dual-Core NVIDIA Denver2 64-bit
Memory: 8GB 128-bit LPDDR4 @ 1866 MHz, 59.7 GB/s
GPU: 256-core NVIDIA Pascal™ GPU architecture , 1.3 TFLOPS (FP16)
LIDAR 사양 :  LIDAR with 2k-8k resolution, 10-15Hz scan rate, 12m
카메라 사양:  Intel D435 RGBD Camera,  360° 2D CSI Cameras using 4x 160° FOV wide angle lenses, 21fps to 120fps

Quanser의 SDRS의 가장 큰 특징중 하나는 Unreal Engine을 이용한 가상의 주행환경을 구성하는 것이 가능합니다.
호환가능한 소프트웨어 및 API
QUARC for Simulink®
Quanser APIs
TensorFlow
TensorRT Python™ 2.7 & 3
ROS 1 & 2
CUDA®
cuDNN
OpenCV
Deep Stream SDK
VisionWorks®
VPI™
GStreamer
Jetson Multimedia APIs
Docker containers with GPU support
Simulink® with Simulink Coder
Simulation and virtual trainingenvironments (Gazebo, QuanserSim)
Multi-language development supported with Quanser Stream
APIs for inter-process communication
Unreal Engine

설치 사례