隨著自動駕駛技術的如火如荼發展，各種仿真、臺架和實際道路試驗手段也都應用在研發測試的各個階段。人才培養也成為企業發展的重要基石。為了幫助高校學生在學校就可以動手進行“真實”的操練，德國MdynamiX專門推出了MXcarkit開發套裝，為自動駕駛仿真和測試搭建堅實的階梯。

對于在ADAS/AD領域的學生來說，MXcarkit是快速入門的好幫手，能迅速觀測算法的結果。對于教學和研發來說，都是一個非常高效的工具。

MXcarkit的主要特點

▲載體是一輛1:8的高質量模型車，安裝了真實的傳感器、特制的電機控制器和一個實時計算機，這樣能滿足自動駕駛的相關要求。

▲基于功能強大的NVIDIA Jetson計算機，可以訪問所有搭載的傳感器和執行器，實現車輛動力學控制和面向機器人和人工智能AI的應用。

▲實時計算機NVIDIA Jetson上安裝了ROS機器人操作系統。可以方便地對ADAS/AD應用算法進行處理和開發，同時也能借助標準接口來集成更多的傳感器和執行器。

▲易于調試和上手，自帶基礎軟件功能（如車道識別和車輛控制），可以方便地進行駕駛操控的編程、進一步的軟件開發和參數優化。

▲MXcarkit還配備了WLAN模塊，可以進行在線遠程訪問和數據評估。

▲MdynamiX還提供在線技術論壇來解答與MXcarkit相關的各種問題。

自動泊車APA的研究示例

在德國高校的自動駕駛挑戰比賽中，有一個參賽組就是專注挑戰自動泊車這個主題，關注車輛如何自動識別泊車空間的標記，規劃泊車位置，然后再生成地圖用于檢測這些泊車位是被占用或空閑。

MXcarkit模型車裝備與實際車輛相同的傳感器技術，可以實現對泊車空間的探測。借助前置攝像頭采集的圖像，MXcarkit檢測到泊車位標志線并把圖像坐標系轉換成車輛坐標系，再結合環境地圖，車輛就能自動泊車。這樣可以同時探測到泊車過程中的動靜態障礙，并檢測泊車空間是否可用。除了自行開發泊車空間檢測系統外，還可以在該系統上添加基于廣泛應用的ROS代碼包的傳感器數據融合和SLAM（即時定位和地圖構建）算法。

MXcarkit的優勢非常明顯。預置成熟硬件和接口，自帶各種傳感器驅動。這樣學生（工程師）可以100%關注最重要的任務，比如檢測停車位，計算車輛到泊車位的位置等算法。甚至更高階的研究，比如基于軌跡規劃的完全自動泊車，基于傳感器數據融合提升車輛里程估算，這些都可以基于MXcarkit展開。

MXcarkit自動駕駛套裝

車輛平臺：

▲高品質1:8模型車

▲電機控制：FSESC 4.20

▲ECU和傳感器供電：2x 7.4V鋰離子電池 (25 Ah)

ECUs：

▲NVIDIA Jetson Nano (128 CUDA-Cores, 4 GB RAM and Wifi Module)

▲1x STM32 Nucleo：用于超聲波傳感器、RC接收器和可選車燈的數據采集和預處理。

▲FLIPSKY FSESC4.20

傳感器：

▲雙目攝像頭：Intel? RealSense? Depth Camera D435i with integrated IMU

▲超聲波傳感器：10x (帶自動環境溫度補償）

▲RPLIDAR A3

▲2x IMU 6DOF

定制的安裝架：

▲NVIDIA Jetson Board

▲Lithium Polymer Powerpack

▲Steering Servo

▲Camera

▲STM32 Nucleo Board

▲Ultrasound Sensors

▲USB Hub

▲IMU

▲LIDAR

軟件：

▲機器人操作系統ROS

▲基礎傳感器的集成

▲電機控制

▲轉向控制

▲基于圖像處理和人工智能AI算法的路徑控制示例

附件：

▲Remote control

▲電池充電器

▲USB Hub

▲快速入門指南