NVIDIA自动驾驶测试车完成80公里公路环行

硅谷公路上惊险刺激的次数可能正在减少。

本月，一辆名为 BB8 的 NVIDIA 自动驾驶测试车在位于加州圣克拉拉的公司总部附近完成了一条长 80 公里路线的行驶，全程无安全驾驶员控制。

这辆车在 NVIDIA DRIVE AGX Pegasus AI 超级计算机上运行，完全自行处理公路上下坡和数次换道，朝自动驾驶未来迈出了重要的一步。

借助行业领先的计算性能，单个 DRIVE AGX Pegasus 平台同时运行两个软件，一个是处理自动驾驶功能（如物体检测和 360 度环绕声感知）的 NVIDIA DRIVE AV 软件，另一个是拥有语音指令和监测驾驶员注意力功能的 DRIVE IX 智能体验软件堆栈。

这一革命性的驱动不是科学实验，而是使用完全可移动的部件完成的。传感器、嵌入式 DRIVE AGX Pegasus 平台和软件都可供自动驾驶汽车开发人员使用。

“这不是演示，而是您即刻就可以使用的东西，” NVIDIA 首席执行官黄仁勋说道。

一辆 NVIDIA 自动驾驶测试车在没有任何人为干预的情况下完成了一条 80 公里的路线行驶。

NVIDIA 进行公路测试时，确保车内始终有两名受过训练的驾驶员。一名驾驶员从驾驶座监控环境，另一名同时在乘客座观察驾驶员和环境。此外，这次试驾还采用了 Drive IX，它使用红外摄像头监控驾驶员时刻注视的位置，以及注意力和疲劳程度。

两个软件堆栈，一个平台

在过去十年的发展中，自动驾驶测试车一直依靠在后备箱连接的笨重的 PC 和服务器来运行各种深度学习和路径规划算法，以实现自主驾驶。但是，要部署量产自动驾驶汽车，自动驾驶硬件占用的空间必须大幅减少，且消耗更少的能源。

DRIVE AGX Pegasus 和笔记本电脑一样大，是一个令人难以置信的节能硬件解决方案，性能达每秒处理 320 万亿次运算 (TOPS)。此超级计算机能够一次运行多个深度神经网络进行自动驾驶，包括用于 DRIVE AV 和 DRIVE IX 的网络。

这种并行处理能力意味着车辆能够运行深度神经网络进行感知，并同时运行自然语言处理算法，在 DRIVE IX 中启用语音指令。

因此，乘客们可以问，“旧金山的天气怎么样？”因为他们的汽车在自动模式下，用同一台计算机运行这两项任务。

超越巡航控制

由于高速公路拥挤不堪，出入频繁，还会有各种建筑工地，旧金山湾区交通状况不佳。但是，借助强大的硬件和软件套件，NVIDIA BB8 车辆可以轻松应对加州糟糕的交通状况。

通过使用深度神经网络来识别车道、其他车辆和可驾驶空间，当汽车从入口匝道进入车道时，自动驾驶测试车会减速，而一旦汽车安全行驶，它的速度就会很快恢复到正常交通的速度。

BB8 还可以顺畅地进行换道，它一旦检测到充足的空间，就可以在车道间安全移动。

能够在不受驾驶员干预的情况下驾驭这些复杂且不可预测的交通情况，是实现完全自主的过程中的一个重要里程碑，未来的道路将更安全、高效、开放。