Videos de NVIDIA Drive

El equipo del software NVIDIA DRIVE® está constantemente innovando, desarrollando redes neuronales profundas redundantes y diversas para sistemas de vehículos autónomos seguros y robustos que están transformando la industria.

Conozca Nuestras Últimas Innovaciones en AV

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  • NVIDIA DRIVE Labs
  • NVIDIA DRIVE Dispatch

Videos breves que analizan los algoritmos específicos de la conducción autónoma.

 

Mejora de la Simulación de Vehículos Autónomos con IA Generativa

En este episodio de DRIVE Labs, analizamos tres avances clave de NVIDIA que utilizan IA generativa, como la conversión de texto a simulación, para crear entornos realistas, generar comportamientos de conducción naturales y editar los escenarios resultantes para permitir una evaluación y un entrenamiento rigurosos de los vehículos autónomos.

 

Conducción Autónoma de Extremo a Extremo: Una Vista General

El modelo de conducción de extremo a extremo de NVIDIA combina detección, seguimiento, predicción y planificación en una única red con un diseño minimalista. La información de planificación proviene directamente de un mapa de características de vista aérea generado a partir de datos de sensores.

 

Guía de Normas de Circulación Basada en LLM que Simplifica la Conducción

Adaptar el comportamiento de conducción a nuevos entornos, costumbres y leyes es un desafío de larga data en la conducción autónoma. LLaDA (Large Language Driving Assistant) es una red LLM que facilita la navegación en lugares desconocidos al proporcionar orientación en tiempo real sobre las normas de tráfico regionales en diferentes idiomas, tanto para conductores humanos como para vehículos autónomos.

 

Reconstrucción Autosupervisada de Escenarios de Conducción Dinámica

La simulación de vehículos autónomos sólo es eficaz si puede reproducir con precisión el mundo real. La necesidad de fidelidad aumenta y se vuelve más difícil de lograr a medida que los escenarios se vuelven más dinámicos y complejos. En este episodio, aprenda sobre EmerNeRF, un método para reconstruir escenarios de conducción dinámicos.

 

Garantizar la Precisión con la Síntesis de Vista Dinámica

En esta edición de NVIDIA DRIVE Labs, profundizamos en la solidez del punto de vista y exploramos cómo los avances recientes en Síntesis de Vista Dinámica brindan una solución para los problemas de percepción.

 

Pruning AI Models for Peak Performance

HALP (Hardware-Aware Latency Pruning), is a new method designed to adapt convolutional neural networks (CNNs) and transformer-based architectures for real-time performance. In this video, learn how HALP optimizes pre-trained models to maximize compute utilization.

 

Taking Autonomous Vehicle Occupancy Prediction Into the Third Dimension

The concept of "3D occupancy prediction" is critical to the development of safe and robust self-driving systems. In this episode, we go beyond the traditional bird's eye view approach and showcase NVIDIA's 3D perception technology, which won the 3D Occupancy Prediction Challenge at CVPR 2023.

 

Enhancing AI Segmentation Models for Autonomous Vehicle Safety

Precise environmental perception is critical for autonomous vehicle (AV) safety, especially when handling unseen conditions. In this episode of DRIVE Labs, we discuss a Vision Transformer model called SegFormer, which generates robust semantic segmentation while maintaining high efficiency. This video introduces the mechanism behind SegFormer that enables its robustness and efficiency.

 

Generación de escenarios de accidentes potenciales para vehículos autónomos mediante IA

Probar los vehículos autónomos (AV) en escenarios de accidentes potenciales es fundamental para evaluar la seguridad, pero es difícil e inseguro hacerlo en el mundo real. En este episodio de DRIVE Labs, analizamos un nuevo método de los investigadores de NVIDIA denominado STRIVE (Stress-Test Drive), que genera automáticamente escenarios de accidentes potenciales en simulación para AV.

Vea Todos los Vídeos de DRIVE Labs

Actualizaciones breves de nuestra flota de AV, que presentan nuevos avances.

 

Noviembre, 2023

En la última edición de NVIDIA DRIVE Dispatch, aprenda cómo generar reconstrucción 4D a partir de una sola unidad, así como PredictionNet, una red neuronal profunda (DNN) que se puede utilizar para predecir el comportamiento y las trayectorias futuras de los agentes viales en aplicaciones de vehículos autónomos. También echamos un vistazo a las pruebas del Programa de evaluación de vehículos nuevos (NCAP) con NVIDIA DRIVE Sim.

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Enero, 2023

Vea los últimos avances en percepción de vehículos autónomos de NVIDIA DRIVE. En este envío, utilizamos sensores ultrasónicos para detectar la altura de los objetos circundantes en zonas de baja velocidad como aparcamientos. La DNN RadarNet detecta el espacio libre para conducir, mientras que la DNN Stereo Depth estima la geometría del entorno.

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Febrero, 2023

DRIVE Dispatch regresa para la temporada 2. En este episodio, mostramos avances en clústeres basados en DNN de radar de extremo a extremo, Real2Sim, monitoreo de conductores y ocupantes, y más.

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Julio, 2021

En este episodio de NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avances en la predicción del movimiento del tráfico, detección de marcas viales, visualización de datos sintéticos en 3D y más.

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Junio, 2021

En este episodio de NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avances en datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de DNN, percepción de solo radar para predecir el movimiento futuro, creación de MapStream para mapas HD de colaboración colectiva y más.

En este episodio de NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avances en datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de DNN, percepción de solo radar para predecir el movimiento futuro, creación de MapStream para mapas HD de colaboración colectiva y más.

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Marcha, 2021

En este episodio de NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avances en datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de DNN, percepción de solo radar para predecir el movimiento futuro, creación de MapStream para mapas HD de colaboración colectiva y más.

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Febrero, 2021

Conoce los avances más recientes de DepthNet, la detección de marcas en la ruta, la odometría visual, el seguimiento de características en varias cámaras y más.

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Enero, 2021

Explora el progreso en la detección de lugares de estacionamiento, la ubicación 3D en detección de lugares destacados, nuestra primera conducción autónoma usando un plano del camino y un mapa de MyRoute generado automáticamente y la estimación de suspensión.

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Diciembre, 2020

Conoce los avances para evitar y clasificar motonetas, la detección de luces de tráfico, la estabilidad de los cuboides 2D, el espacio libre 3D de las anotaciones de las cámaras, el proceso de percepción de los lidares y la percepción de luces de la calle, luces traseras y luces delanteras.

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