Simulation autonomer Fahrzeuge

Lernen Sie realitätsnahe Sensorsimulation für die sichere Entwicklung autonomer Fahrzeuge kennen.

Workloads

Simulation/Entwicklung/Design

Branchen

Automobile und Verkehr

Geschäftsziel

Return on Investment (Rentabilität)
Risikominderung

Produkte

NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX

Notwendigkeit realitätsnaher Simulation autonomer Fahrzeuge

Für die Entwicklung und Validierung sicherheitskritischer Funktionen in autonomen Fahrzeugen ist die Simulation von entscheidender Bedeutung. Sie erfordert jedoch umfangreiche Tests vor der Bereitstellung. Die realitätsnahe Simulation stellt eine sichere, kontrollierte und realistische Umgebung für das Training von Systemen für selbstfahrende Kraftfahrzeuge in verschiedenen Szenarien bereit. Die Technologie simuliert effektiv Bedingungen der realen Umwelt, damit die Fahrzeuge anhand eines digitalen Zwillings sicher getestet und validiert werden können, bevor sie straßenreif sind.

Warum die Simulation für autonome Fahrzeuge wichtig ist:

Sicherheit hat Vorrang

Verschiedene Fahrbedingungen wie schlechtes Wetter, Änderungen des Verkehrsaufkommens und seltene oder gefährliche Situationen können exakt modelliert werden. 

Kosteneffizienz

Virtuelle Tests können die Entwicklungs- und Validierungskosten senken, da sich physische Tests auf ein Minimum reduzieren lassen.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Durch Bereitstellen einer virtuellen Fahrzeugflotte können neue Sensoren und Systeme vor der physischen Umsetzung von Prototypen getestet werden.

Physikalisch akkurate Simulation autonomer Fahrzeuge im großen Maßstab

Die auf OpenUSD und NVIDIA RTX™ basierenden NVIDIA Omniverse™ Cloud APIs für die Simulation autonomer Fahrzeuge ermöglichen es Entwicklern, ihre Simulations-Workflows für selbstfahrende Autos mit naturgetreuen Sensorsimulationen, physikalischen Eigenschaften und realistischem Verhalten zu verbessern. Mit diesen APIs können Sie Verbindungen zu einem riesigen Ökosystem von Partnern knüpfen, die Simulationswerkzeuge für Fahrzeugdynamik und Verkehr entwickeln. Sie können auch USD-Inhalte einbringen, um auf neue Gebiete zu expandieren und neue Operational Design Domains (ODD, zulässige Betriebsbereiche) in den Blick zu nehmen.

Sensor RTX Microservices ermöglichen eine physikalisch basierte und neuronale Darstellung von Sensoren, die häufig in autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden, einschließlich Kameras, Lidar, Radar und Ultraschallsensoren. Die gerenderten synthetischen Daten und Ground-Truth-Labels können für das Training von Perzeptionsmodellen und die Validierung des Software-Stacks für autonome Fahrzeuge in Closed-Loop-Tests verwendet werden.

Sensorsimulation für autonome Fahrzeuge, unterstützt von Omniverse Cloud APIs

Erfahren Sie, wie Foretellix mit NVIDIA Omniverse Cloud APIs eine naturgetreue Sensorsimulation für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge erzeugt.

Nutzen Sie ein gemeinsames Ökosystem kompatibler, für Simulationen bereiter Inhalte.

Erweitern Sie schnell die V&V-Funktionen der Omniverse Cloud für die Simulation autonomer Fahrzeuge, indem Sie die abdeckungsorientierte Validierungsplattform Foretify™ von Foretellix nutzen.

Importieren Sie Umgebungen mit MathWorks RoadRunner schnell in die Omniverse Cloud.

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Produzieren Sie hochwertige Inhalte mit Tools für generative KI, die auf NVIDIA Picasso basieren, und veröffentlichen Sie interaktive Markenerlebnisse mit dem NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN).

Informieren Sie sich über die Entwicklung durchgehend autonomer Fahrzeuge

Mit NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX Microservices können Sie Ihre Workflows in einer physikalisch akkuraten Umgebung testen und validieren, bevor Sie sie in der realen Welt testen.

News

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