La guida autonoma nelle città: Bosch e Daimler selezionano la piattaforma di NVIDIA per l’AI


I veicoli autonomi sono complessi computer su ruote. L’esigenza di potenza di calcolo è ancora maggiore se devono gestire in automatico il traffico cittadino, il cui input proviene da una serie di sensori ambientali diversi tra loro. Nella loro collaborazione per portare nelle strade urbane veicoli altamente autonomi e senza guidatore, Bosch e Daimler hanno specificato la potenza di calcolo necessaria per il loro sistema. Le due aziende hanno firmato un accordo con l’azienda statunitense NVIDIA per la fornitura della piattaforma di intelligenza artificiale di cui hanno bisogno. L’AI è un elemento importante nella rete delle diverse singole ECU (centraline elettroniche) che sono alla base dei veicoli autonomi e senza guidatore. NVIDIA fornirà la sua piattaforma Drive Pegasus basata su processori automotive AI ad alte prestazioni insieme al software che elaborerà gli algoritmi di guida del veicolo, generati da Bosch e Daimler con le tecniche di machine learning. Di conseguenza la rete ECU raggiungerà una capacità di calcolo di centinaia di triliardi di operazioni al secondo (pari alle prestazioni offerte da almeno sei workstation altamente avanzate e sincronizzate). Bosch e Daimler potranno inoltre utilizzare l’esperienza di NVIDIA nello sviluppo della piattaforma.

I dati dei sensori sono elaborati in 20 millesimi di secondo 
Perché la guida autonoma nelle città diventi realtà è necessaria un’architettura di sistemi critici versatile e ridondante. La potenza delle prestazioni delle centraline collegate in rete non è da meno, in quanto muoversi nel traffico cittadino richiede un’enorme quantità di lavoro. Questa rete gestisce tutte le informazioni raccolte e trasmesse dai diversi componenti, come radar, video, lidar e sensori a ultrasuoni. Un solo sensore video, come la videocamera stereo di Bosch, genera 100 gigabyte di dati in un solo chilometro. La rete di ECU combina i dati provenienti da tutti i sensori ambientali in un processo definito fusione dei dati sensoriali. In soli 20 millesimi di secondo, valuta le informazioni e pianifica la traiettoria del veicolo. Per avere un’idea di che cosa significa, si pensi che la sensazione di un contatto tattile impiega tra i 20 e i 500 millesimi di secondo per raggiungere il cervello umano. Bosch e Daimler contribuiscono con molti anni di esperienza nello sviluppo di sistemi di sicurezza operativa. Per raggiungere la massima sicurezza e affidabilità, le operazioni di calcolo necessarie, vengono eseguite da una serie di circuiti in parallelo, in grado di garantire la corretta operatività anche nell’improbabile caso di un malfunzionamento.

La rete di ECU sarà integrata nel circuito di raffreddamento delle celle della batteria
L’elevata capacità di calcolo e l’enorme numero di operazioni da eseguire comportano la necessità di raffreddare la rete di ECU. Bosch e Daimler hanno sviluppato una soluzione basata sul raffreddamento tramite liquidi. In questo sistema co-sviluppato per la guida autonoma senza conducente nelle città, Mercedes-Benz intende utilizzare veicoli alimentati a batteria. Gli ingegneri hanno potuto sfruttare, quindi, il sistema di raffreddamento di questo tipo di veicoli integrando la rete di ECU nel circuito di raffreddamento avanzato delle celle della batteria.

I collaboratori di Bosch e Daimler lavorano fianco a fianco 
Nell’aprile del 2017, Bosch e Daimler hanno annunciato che avrebbero unito le forze per portare sulle strade urbane veicoli completamente autonomi e senza guidatore. Questa alleanza sta sviluppando un sistema di guida che sarà utilizzato nei veicoli per manovrare nel traffico cittadino senza conducente. La tecnologia verrà implementata per la produzione in serie entro l’inizio del prossimo decennio. Bosch e Daimler lavorano insieme nell’area extraurbana di Stoccarda e nella Silicon Valley. Il personale delle due aziende si trova negli stessi uffici e lavora praticamente fianco a fianco. Questo consente di condividere rapidamente e con efficienza le informazioni tra le varie aree di conoscenza e di prendere decisioni con rapidità.

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