자율 주행차 연구스튜디오
SDRS
특징
자유도
솔레노이드 코일과 스틸 코어로 구성된 전자석
감광성 볼 위치 센서
조명 조건에 따라 볼 위치 센서 보정 가능
아날로그 코일 전류 센서
작동 원리
완벽한 실습을 통해 ABET에 맞춘 강사 및 학생용 통합 문서첫 번째 원칙에서 동적 인 모델 도출
전달 함수 표현
선형화
전류 제어
위치 제어
PID
피드 포워드
제어 파라미터 튜닝
모델링 및 제어 설계 예제가 포함 된 실험실 안내서
2 DOF 헬리콥터 구성
제품 구성
자율 주행 차 리서치 스튜디오
QCar는 자가 운전 차량 연구 스튜디오의 일부로 판매됩니다 . Research Studio에는 다음이 포함됩니다.
차량
QCar (단일 차량 또는 차량 함대)
지상 관제소
RTX 그래픽 카드 및 Tensor AI 코어가 장착 된 고성능 컴퓨터
3 대의 모니터
고성능 라우터
무선 게임 패드
QUARC 자율 라이센스
스튜디오 공간
도로 패턴이있는 재구성 가능한 바닥 패널 세트
교통 표지판의 집합
제품 사양
치수 | 39 x 21 x 21 cm |
무게 (배터리 포함) | 2.7 킬로그램 |
힘 | XT60 커넥터가있는 3S 11.1V LiPo (3300mAh) |
작동 시간 (대략) |
2 시간 11 분 (정 지식, 센서 피드백 포함) 35m (운전, 센서 피드백 포함) |
온보드 컴퓨터 |
NVIDIA ® Jetson ™ TX2 CPU : 1.2GHz 쿼드 코어 ARM Cortex-A57 64 비트 + 1.2GHz 듀얼 코어 NVIDIA Denver2 64 비트 GPU : 256 코어 NVIDIA Pascal ™ GPU 아키텍처, 1.3 TFLOPS (FP16) 메모리 : 8GB 128 비트 LPDDR4 @ 1866MHz, 59.7GB / s |
리다 | 2k-8k 해상도, 10-15Hz 스캔 속도, 12m 범위의 LIDAR |
카메라 |
인텔 D435 RGBD 카메라 4x 160 ° FOV 광각 렌즈, 21fps ~ 120fps를 사용하는 360 ° 2D CSI 카메라 |
인코더 | 하드웨어 디지털 타코미터와 720 카운트 모터 엔코더 사전 기어링 |
IMU | 9 축 IMU 센서 (자이로, 가속도계, 자력계) |
안전 설비 |
하드웨어 "안전한"종료 버튼 배터리를 보호하기 위해 자동 전원 끄기 |
안전 설비 |
2x SPI 4x I2C 40x GPIO (디지털) USB 3.0 포트 4 개 1x USB 2.0 OTG 포트 3x 시리얼 하드웨어 디지털 타코미터가 장착 된 4 개의 추가 엔코더 4 개의 유니 폴라 아날로그 입력, 12 비트, 3.3V 2x CAN 버스 8x PWM (GPIO와 공유) |
연결성 |
듀얼 안테나가 장착 된 WiFi 802.11a / b / g / n / ac 867Mbps 배터리를 보호하기 위해 자동 전원 끄기 듀얼 모니터 지원을위한 2 개의 HDMI 포트 1x 10/100/1000 BASE-T 이더넷 |
추가 QCar 기능 |
전조등, 브레이크 등, 방향 지시등 및 후진 등 (강도 제어 포함) 듀얼 마이크 스피커 LCD 진단 모니터링, 배터리 전압 및 사용자 정의 텍스트 지원 |
지원되는 소프트웨어 및 API
지원되는 소프트웨어 및 API | QUARC 자율 소프트웨어 라이선스 |
Quanser API | |
TensorFlow | |
TensorRT | |
Python ™ 2.7 및 3 | |
ROS 1 및 2 | |
딥 스트림 SDK CUDA® | |
cuDNN | |
OpenCV | |
VisionWorks® | |
VPI ™ | |
GStreamer | |
Jetson 멀티미디어 API | |
GPU를 지원하는 Docker 컨테이너 | |
Simulink Coder를 사용한 Simulink® | |
시뮬레이션 및 가상 교육 환경 (Gazebo, QuanserSim) | |
프로세스 간 통신을 위해 Quanser Stream API로 지원되는 다국어 개발 | |
언리얼 엔진 |
한양대학교 미래자동차공학과
경성대학교 기계자동차공학과
경성대학교 기계자동차공학과 연구실에서 Quanser에서 신제품으로 출시한 자율주행자동차 연구장비를 도입하였습니다.해당 연구장비는 4차산업혁명의 주제에 걸맞는 Autonomous driving을 주제로 한 연구에 사용될 예정이라고 합니다!
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