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Simulazione di veicoli autonomi
Scopri la simulazione di sensori ad alta fedeltà per lo sviluppo di veicoli autonomi sicuri.
Carichi di lavoro
Simulazione / Modellazione / Design
Settori
Automotive e trasporti
Obiettivo aziendale
Ritorno sugli investimenti
Mitigazione del rischio
Prodotti
NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX
Panoramica
La necessità di una simulazione dei veicoli autonomi ad alta fedeltà
Lo sviluppo di veicoli autonomi (AV) richiede enormi quantità di dati di addestramento che riflettono le condizioni nel mondo reale che tali auto incontreranno una volta sulla strada. La simulazione dei sensori risolve questa sfida grazie al rendering di dati dei sensori fisicamente accurati negli ambienti virtuali. Condizionati da queste fisiche, i modelli di base del mondo aggiungono variazioni alla simulazione dei sensori, amplificando l'illuminazione, il meteo, le geolocalizzazioni e molto altro ancora. Con queste capacità, è possibile effettuare l'addestramento, testare e convalidare i veicoli autonomi (AV) su larga scala, senza correre il rischio che possano verificarsi condizioni pericolose nel mondo reale. La precisione e l'eterogeneità dei dati dei sensori e dell'interazione ambientale è cruciale per lo sviluppo dell'IA fisica.
Perché la simulazione AV è importante:
Sicurezza
Consente di ricreare condizioni di guida diverse, come modifiche alla circolazione, particolari condizioni meteo e scenari pericolosi o rari, senza che debbano verificarsi nel mondo reale.
Efficienza economica
Consente di accelerare lo sviluppo e riduce la necessità di costose flotte per la raccolta di dati, generando le informazioni necessarie ai modelli.
Scalabilità e flessibilità
Consente di distribuire una flotta virtuale per realizzare nuovi sensori e stack prototipi prima di qualsiasi prototipazione fisica.
Collegamenti rapidi
Implementazione tecnica
Eseguire una simulazione dei veicoli autonomi fisicamente accurata e su larga scala
NVIDIA Omniverse™ Blueprint per la simulazione di veicoli autonomi (AV) è un flusso di lavoro di riferimento per creare mondi 3D ricchi per l'addestramento, i test e la convalida. Il blueprint contiene API e servizi per creare e migliorare i digital twin dai dati dei sensori del mondo reale, modellare la fisica e il comportamento degli oggetti dinamici in una scena e generare dati dei sensori fisicamente accurati e diversificati.
Con questa architettura basata su API, il blueprint può essere perfettamente integrato nei flussi di lavoro esistenti, consentendo agli sviluppatori di riprodurre i dati di guida, generare nuovi dati di ground truth ed eseguire test ad anello chiuso.
Il blueprint fa parte di NVIDIA Halos guardian framework per la sicurezza dei veicoli autonomi, che comprende elementi HW/SW all'avanguardia, strumenti, modelli e principi di progettazione per salvaguardare gli stack AV end-to-end, dal cloud all'auto.
Omniverse Blueprint per la simulazione AV include:
- Ricostruzione neurale: migliora i registri di guida del mondo reale con nuovi angoli di sensore e l'aggiunta/rimozione delle risorse.
- Sensor RTX: rende i dati dei sensori ad alta fedeltà e basati sulla fisica per i sensori comunemente utilizzati per l'autonomia, tra cui telecamere, radar e lidar.
- Miglioramento AV Sim: fornisce la fisica, il comportamento e l'animazione necessari per simulare scenari del mondo reale.
- Cosmos Transfer WFM: genera nuove variazioni in un dato scenario, tra cui le condizioni meteorologiche, l'illuminazione e la geografia, in base alla fisica fornita in Omniverse.
Grazie alle API scalabili e di facile utilizzo che si integrano facilmente nei flussi di lavoro esistenti, è possibile riprodurre i dati di guida, generare nuovi dati ed eseguire prove a ciclo chiuso per accelerare le pipeline.
Foretellix
Simulazione dei sensori di veicoli autonomi, basata su NVIDIA Omniverse
Scopri come Foretellix utilizza NVIDIA Omniverse Blueprint per la simulazione AV per generare la simulazione dei sensori ad alta fedeltà per lo sviluppo di veicoli autonomi.
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