概述
隨著新世代移動解決方案的出現，輕量型自主軌道系統正在重新定義校園和受控城市環境中的隨選交通。一家開發緊湊型無人駕駛軌道平台的歐洲交通創新公司，需要在持續移動的空間極其有限的車輛中實現即時 AI 視覺。透過利用 Premio 的超緊湊、堅固型 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 電腦，該公司在現代自主運輸系統中實現了智慧感知和可靠部署。
挑戰
- 需要高效能的 NVIDIA Jetson Orin 運算來支援即時 AI 推理
- 緊湊型自主軌道艙內部空間有限，需要超緊湊的部署空間
- 需要支援多個GMSL 攝影機以實現 360 度環境感知
- 在高振動環境中需要可靠的 CAN Bus 通訊和堅固的 M12 網路
- 符合 E-mark 和 EN50155 EMC 鐵路部署標準
解決方案
- Premio 的超緊湊堅固型邊緣 AI 電腦（JCO-1000-ORN-C 系列）
- 支援 NVIDIA Jetson Orin Nano Super 和 NX Super 進行 AI 處理
- 四埠 mini Fakra 連接器，可整合 4 個 GMSL2 攝影機
- 雙 M12 網路、CAN Bus 和車載就緒 I/O，用於車載通訊
- 寬範圍 9 至 36VDC 輸入，支援 AT/ATX 電源模式，適用於車輛系統
- 符合 E-mark (E24) 和 EN50155 EMC 鐵路認證
效益
- 自主軌道操作中可靠的即時 AI 視覺
- 無縫整合到超緊湊的運輸艙中
- 隨時可部署於現代鐵路和智慧移動系統
公司概覽
一家歐洲移動創新公司專門開發輕量型自主軌道系統，旨在為校園和城市環境提供隨選交通服務。其平台專注於節能、無人駕駛的車艙，透過智慧路線規劃和最少的基礎設施持續運作。該公司高度重視智慧移動性，正在為未來推進可擴展和可持續的交通解決方案。
挑戰
高效能 AI 處理需求
自主軌道系統依賴即時 AI 來偵測障礙物、監控周圍環境並確保在動態環境中安全導航。該公司需要一個高效能的NVIDIA Jetson Orin平台來同時處理多個資料流。如果沒有足夠的運算能力，系統將難以維持安全且反應靈敏的運作。
空間受限的部署環境
與傳統列車不同，輕量型軌道車艙設計空間極小，以最佳化效率和載客量。這對運算硬體的安裝位置造成了嚴格的限制。解決方案需要在極其緊湊的空間內提供強大的效能。
多攝影機視覺整合
為了支援自主運作，車艙需要透過安裝在車輛周圍的多個攝影機實現 360 度可見性。GMSL 攝影機因其可靠性和在較長電纜距離上傳輸高速資料的能力而被選中。確保無縫的多攝影機整合對於維持準確的環境感知至關重要。
可靠的車輛通訊和網路
自主系統必須持續與車載控制系統互動，以協調運動和安全功能。CAN Bus 實現 AI 系統和車輛控制之間的即時通訊，而 M12 網路確保在振動頻繁的軌道環境中保持穩定的連線。任何通訊中斷都可能直接影響系統效能和安全性。
鐵路認證與合規性
在受監管的鐵路環境中運作需要嚴格遵守安全和電磁相容性標準。該系統需要符合E-mark和 EN50155 EMC 要求，才能部署於實際的交通情境中。合規性對於確保安全性和可擴展性至關重要。
解決方案
Premio 的超緊湊邊緣 AI 平台
Premio 的超緊湊堅固型邊緣 AI 電腦（JCO-1000-ORN-C 系列）被選中，以滿足輕量型軌道平台的嚴格要求。其小巧的 1.2 升外形和輕巧的重量使其能夠安裝在狹窄的車載艙室內。這實現了無縫整合，而不會影響車輛的緊湊設計。
NVIDIA Jetson Orin 超級效能
該系統採用NVIDIA Jetson Orin Nano Super 和 NX Super 模組，為即時感知和決策提供強大的 AI 處理能力。這使得自主車艙能夠在運作過程中偵測障礙物、解釋周圍環境並即時回應。可擴展的效能確保了不同部署配置的靈活性。
多攝影機 GMSL 整合
透過四埠 mini Fakra 連接器支援最多四個 GMSL2 攝影機，系統實現了全面的環境感知。安裝在車艙周圍的攝影機持續傳輸資料供 AI 分析，支援安全導航和障礙物迴避。這種架構即使在移動中也能確保可靠的視覺效能。
CAN Bus 和 M12 連接的車輛通訊
該系統透過 CAN Bus 直接與車輛控制系統整合，實現 AI 處理和車輛操作之間的即時資料交換。雙 M12 網路確保強固的網路連線能力，可承受振動和移動。
具備 AT 和 ATX 模式的車輛電源彈性
該系統支援 9 至 36V DC 寬範圍輸入，具備 AT 和 ATX 模式，專為無縫車輛整合而設計。它支援基於點火的控制，可根據車輛操作週期自動啟動和關閉。這確保了即使在運輸環境中電源波動的情況下也能提供可靠的效能。
通過鐵路部署認證
JCO-1000-ORN-C 系列符合 E-mark (E24) 和 EN50155 EMC 標準，確保符合鐵路產業要求。這使得在受監管的環境中可以簡化部署，同時維持運作可靠性。它還降低了運輸系統開發人員的整合複雜性。
效益
可靠的自主操作
從而實現一致、即時的 AI 決策，以實現安全高效的無人駕駛運輸。針對緊湊型移動平台進行優化
無縫融入輕量型軌道艙，不影響系統設計。為可擴展的智慧運輸做好準備
通過認證並加固，可擴展到現代移動基礎設施中。
結論
透過整合緊湊而強大的邊緣 AI 解決方案，該公司成功在新一代自主軌道系統中實現了即時智慧。此次部署展示了堅固耐用、車載就緒的運算平台如何滿足輕量化、隨選交通的獨特需求。這項創新支持了可擴展且可持續智慧移動性的持續發展。