从辅助驾驶功能到全自动驾驶，驾驶辅助技术目前已成为一个高度活跃的研究领域。展示最新自动驾驶汽车功能的最佳方法是在实车上展示，但此类部署面临着巨大的挑战。

在开发新的多主体预测方法时，为了让摄像头定位或夜间障碍物探测技术能够在汽车上运行，需要在多个层面上做出努力：

需要在车辆上加装传感器、AI计算硬件、数据存储、车辆IO接口甚至线控驱动接口。

需要部署中间件以编排各个功能组件。

需要部署用于车辆IO、传感器接口、校准、记录的基本软件组件。

NVIDIA DRIVE AGX自动驾驶汽车计算平台将大幅简化这些工作，让研究人员能够专注于最重要的工作。

Daniel Watzenig教授和Autonomous Racing Graz车队（由格拉茨科技大学和Virtual Vehicle Research联合建立）正在通过无人驾驶赛车突破自动驾驶技术的极限。在NVIDIA DRIVE AGX平台的支持下，车队赛车成功地在2020年Roborace Season Alpha中获得第三名并且成为排名最高的“学院派”车队。

Watzenig表示：“自动驾驶赛车对软件和硬件以及重量和空间都提出了很高的要求。作为研究人员，我们需要专注于尝试新的方法并进行快速迭代。NVIDIA DRIVE AGX平台满足了这些需求，并且已被证明是我们车队取得成功的关键因素。”

该车队已将研究成果发布在论文中，例如基于规定的边界生成带门赛道的平滑参照线和提高快速移动激光雷达的精准度：畸变点云的校正等，并且未来还将发表更多文章。他们还将参加新的“印地自动驾驶汽车挑战赛”，与其他30支大学车队同场竞技。

NVIDIA DRIVE AGX开发者套件包含自动驾驶汽车开发所需的硬件、软件和应用示例。该平台建立在量产型车规级芯片的基础上，采用开源软件框架并且具有一个大型兼容车规级传感器生态系统可供选择。此开发套件虽然外形紧凑，但却能提供320 TOP（INT8）的卓越计算能力。

高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车开发平台必须提供能够支持现有研究工具的软件环境。DRIVE AGX开发者套件支持量身定制的Linux衍生产品，可为研究人员提供熟悉的环境。由于其可以运行众多流行的Linux库，因此现有代码的迁移变得更加容易。

通过全面的NVIDIA DRIVE软件，研究人员可以抢先使用内容丰富的软件套件获得现成的低级别硬件接口和中间件。DRIVE OS提供Hypervisor、CUDA、带有TensorRT的深度学习推理以及摄像头接口。DriveWorks包含用于校准、传感器和车辆对接与记录等的工具和API。并且，各种案例展示了典型自动驾驶汽车模块以供参考。

另一项重要的研究要求是开发平台应紧凑且耐用。尽管可以在汽车上安装台式计算机和其他硬件来开发高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车功能，但此类配置通常需要大量空间并且会增加更多的故障点，尤其是在这些组件可能不是车规级组件的情况下。

DRIVE AGX开发者套件可通过为DRIVE AGX设置的NVIDIA DRIVE开发者计划获得。

为帮助开发人员快速启动开发工作，DRIVE AGX开发者套件提供大量资源： 

提供快速入门指南和直观的设置介绍视频。

提供大量的技术细节解释和示例文档，您可将这作为您自己的应用的参考。 

众多博客文章和网络研讨会。展示如何在DRIVE AGX上构建应用，例如传感器对接等基础知识、自动驾驶车道追踪系统的研究及开发。