Voiture Autonome QCar
Voiture Autonome QCar
Voiture autonome à hautes performances pour laboratoires en intérieur
QCar, le véhicule vedette du Self-Driving Car Research Studio (SDRS) de Quanser, est un modèle de véhicule à architecture ouverte conçu pour la recherche universitaire. Travaillant individuellement ou en flotte, la QCar est le véhicule idéal pour valider la génération d’ensembles de données, la cartographie, la navigation, le machine learning, l’intelligence artificielle et d’autres concepts avancés de la conduite autonome des véhicules.
BROCHURE
video
extrait simulink
La QCar est alimentée par le super MicroPC NVIDIA® Jetson ™ TX2 et est équipée d'une large gamme de capteurs, notamment un LIDAR, une vision à 360 degrés, un capteur de profondeur, une IMU, des encodeurs, ainsi que des E / S extensibles par l'utilisateur. Utilisez-le pour relancer vos recherches et faire évoluer votre flotte existante de véhicules , tout en tirant parti de plusieurs environnements logiciels, notamment Simulink®, Python ™, C / C ++, TensorFlow et ROS.
| Logiciels et API supportés | QUARC Autonomous Software License |
| 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 avec support GPU | |
| Simulink® avec Simulink Coder | |
| Environnements de simulation et virtuel (Gazebo, QuanserSim) | |
| Développement Multi-language supporté avec Quanser Stream APIs pour des communications inter-process | |
| Unreal Engine |
| Véhicules | Station d contrôle | Equipements du studio de recherche |
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| Dimensions | 39 x 21 x 21 cm |
| Weight (with batteries) | 2.7 kg |
| Power | 3S 11.1 V LiPo (3300 mAh) with XT60 connector |
| Operation time (approximate) | 2 hr 11 m (stationary, with sensors feedback) |
| 35 m (driving, with sensor feedback) | |
| Onboard computer | NVIDIA® Jetson™ TX2 |
| CPU: 2 GHz quad-core ARM Cortex-A57 64-bit + 2 GHz Dual-Core NVIDIA Denver2 64-bit | |
| GPU: 256-core NVIDIA Pascal™ GPU architecture , 1.3 TFLOPS (FP16) | |
| Memory: 8GB 128-bit LPDDR4 @ 1866 MHz, 59.7 GB/s | |
| LIDAR | LIDAR with 2k-8k resolution, 10-15Hz scan rate, 12m range |
| Cameras | Intel D435 RGBD Camera |
| 360° 2D CSI Cameras using 4x 160° FOV wide angle lenses, 21fps to 120fps | |
| Encoders | 720 count motor encoder pre-gearing with hardware digital tachometer |
| IMU | 9 axis IMU sensor (gyro, accelerometer, magnetometer) |
| Safety features | Hardware “safe” shutdown button |
| Auto-power off to protect batteries | |
| Expandable IO | 2x SPI |
| 4x I2C | |
| 40x GPIO (digital) | |
| 4x USB 3.0 ports | |
| 1x USB 2.0 OTG port | |
| 3x Serial | |
| 4x Additional encoders with hardware digital tachometer | |
| 4x Unipolar analog input, 12 bit, 3.3V | |
| 2x CAN Bus | |
| 8x PWM (shared with GPIO) | |
| Connectivity | WiFi 802.11a/b/g/n/ac 867Mbps with dual antennas |
| 2x HDMI ports for dual monitor support | |
| 1x 10/100/1000 BASE-T Ethernet | |
| Additional QCar features | Headlights, brake lights, turn signals, and reverse lights (with intensity control) |
| Dual microphones | |
| Speaker | |
| LCD diagnostic monitoring, battery voltage, and custom text support |
