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安全な自動運転車開発を支える高精度センサーシミュレーションをご覧ください。
シミュレーション/モデリング/デザイン
自動車および輸送
投資収益率 リスク軽減
NVIDIA Omniverse Enterprise NVIDIA OVX NVIDIA DGX
シミュレーションは自動運転車 (AV) の安全性重視機能の開発と検証に不可欠ですが、デプロイする前に、広範なテストを効率的に行う必要があります。高精度シミュレーションは、様々なシナリオで AV システムをトレーニングするための安全で制御された現実的な環境を提供し、開発を加速させます。この技術は実世界の条件を効果的にシミュレートし、車両が実際の道路に出る前にデジタル ツインを通じて安全かつ効率的なテストと検証を実現します。
AV シミュレーションが重要な理由:
悪天候、交通状況の変化、稀で危険なシナリオなど、多様な運転条件を正確にモデル化します。
仮想テストを活用し、物理的なテストを最小限に抑えることで、開発と検証のコストを大幅に削減すします。
物理的なプロトタイプ作成の前に、仮想フリートをデプロイして新しいセンサーやスタックを効率的にプロトタイプ化できます。
クイック リンク
OpenUSD と NVIDIA RTX™ を基盤に構築された、NVIDIA Omniverse™ Cloud API for Autonomous Vehicle Simulation は、高忠実度のセンサー シミュレーション、物理学、リアルな動作を使用して、AV シミュレーション ワークフローをシミュレーション開発者が向上できるように設計されています。これらの API を使用すると、車両のダイナミクスと交通に関するシミュレーション ツールを構築するパートナーの広大なエコシステムにつながることができます。また、USD コンテンツを取り込んで新しい地域へと拡張し、運用設計領域 (ODD) に取り組むこともできます。
Sensor RTX Microservices により、自動運転車によく搭載されるカメラ、LiDAR、レーダー、超音波などの各種センサーを、物理ベースおよびニューラル レンダリングで再現できます。レンダリングされた合成データと地上検証ラベルは、認識モデルの訓練や、クローズドループテストにおける AV ソフトウェア スタックの検証に使用できます。
Omniverse Cloud API を搭載した自動運転車センサー シミュレーション
Foretellix が NVIDIA Omniverse Cloud API を使用して、自動運転車開発用の高精度センサー シミュレーションをそのように生成したのかをご覧ください。
互換性のあるシミュレーション対応コンテンツの共有エコシステムを活用しませんか。
Foretellix のカバレッジドリブン検証プラットフォーム Foretify™ と連携することで、Omniverse Cloud AV Simulation の V&V 機能を迅速に拡張できます。
MathWorks RoadRunner で、環境を Omniverse Cloud に速やかにインポート。
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Foretellix
AV 検証ツール開発企業である Foretellix が、Omniverse Cloud API を活用することでセンサーシミュレーション機能を実現しました。安全性を向上させながら、同時にワークフローを加速し、コストを削減します。
WPP
NVIDIA Picasso の上に構築されたジェネレーティブ AI ツールを活用して、高品質なコンテンツを作成し、NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN) を通じてインタラクティブなブランド体験を提供することができます。
NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX マイクロサービスを使用することにより、実際の環境でテストする前に、物理的に正確な環境下でワークフローをテストし検証することができます。
NVIDIA Omniverse Cloud API はこの課題に対処するために設計された API であり、大規模で忠実度の高いセンサー シミュレーションを提供します。
NVIDIA は、CVPR Autonomous Grand Challenge において、「End-to-End Driving at Scale」部門で世界中の 400 社を超える企業の中でトップの座を獲得しました。
NVIDIA は、エンドツーエンド自動運転の分野を進展させる革新的なフレームワーク「Hydra-MDP」をリリースします。
NVIDIA Research チームが、実世界の交通現象をシミュレートする新しいアプローチについて概説します。これにより、開発者は様々な運用設計領域 (ODD) や多様な交通現象に対応できるシステムの開発およびデプロイが可能になります。