QCar 2は、学術的な自動運転構想のために設計されたオープン・アーキテクチャの1/10スケール車両で、自動運転車スタジオの主力車両である。
学術的な自動運転構想のために設計されたオープン・アーキテクチャの1/10スケール車両です。

パワフルなNVIDIA Orin AGXによって駆動され、包括的な慣性センサー、視覚センサー、測距センサーが搭載されており、研究、教育、アウトリーチを次のレベルに引き上げるように設計されています。

ご興味ある方は是非下記の『PRODUCT INFO SHEET』を参照ください。

PRODUCT INFO SHEET
RESEARCH RESOURCES
SDSC CONTENT GUIDE
RESEARCH GUIDE

製品情報

Dimensions
39 x 19 x 20 cm
Weight (with batteries)
2.7 kg
Power
3S 11.1 V LiPo (3300 mAh) with XT60 connector
Onboard computer
NVIDIA Jetson Orin AGX
  • GPU: 930 MHz 1792-CUDA/56-TENSOR cores
  • CPU: 2.2 GHz 8-core ARM Cortex-A78 64-bit
  • NVIDIA Ampere GPU architecture 200 TOPS
  • Memory: 32GB 256-bit LPDDR5 @ 204.8 GB/s
Lidar
LIDAR with 16k points, 5-15 Hz scan rate, 0.2-12m 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
6-axis IMU (gyroscope & accelerometer)
Safety features
  • Hardware ‘safe’ shutdown button
  • Auto-power off to protect batteries
Expandable IO
  • 2 user PWM output channels
  • 3 user buttons
  • Motor throttle control
  • 2 general purpose 3.3V high-speed serial ports*
  • Steering control
  • 2 unipolar user analog input
  • 11.8V I2C port (up to 1 MHz)*
  • 1 3.3V I2C port (up to 1 MHz)*
  • motor current analog inputs
  • 2 CAN bus interfaces (supporting CAN FD)
  • 3 encoder channels (motor position plus up to two additional encoders)
  • 1 USB port
  • 1 USB-C host port
  • 1 reconfigurable digital I/O
  • 1 USB-C DRP
Connectivity
  • Wi-Fi 802.11a/b/g/n/ac 867 Mbps with dual antennas
  • 1x HDMI
  • 1x 10/100/1000 BASE-T Ethernet
Additional QCar features
  • Headlamps, brake lights, turn signals and reverse lights
  • Dual microphones
  • Individually programmable RGB LED strip (33x LEDs)
  • Speaker
  • 2.7” LCD TFT 400×240 for diagnostic monitoring
Supported Software and APIs
  • QUARC for Simulink®
  • VPI™
  • Quanser APIs
  • GStreamer
  • Jetson Multimedia APIs
  • Python™ 2.7 / 3 & ROS 2
  • Docker containers with GPU support
  • CUDA®
  • Simulink® with Simulink Coder
  • cuDNN
  • Simulation and virtual training environments (Gazebo and Quanser Interactive Labs)
  • TensorRT
  • OpenCV
  • VisionWorks®
  • Multi-language development supported with Quanser Stream APIs for inter-process communication

※Subject to change