Vídeos da série NVIDIA Drive

A equipe de Software do NVIDIA DRIVE® está sempre inovando, desenvolvendo redes neurais profundas redundantes e diversas para sistemas autônomos seguros e eficientes que estão transformando o setor.

Veja Nossas Mais Recentes Inovações em AV

Selecione a guia abaixo para ver o processo por dentro.

  • NVIDIA DRIVE Labs
  • NVIDIA DRIVE Dispatch

Vídeos curtos que explicam algoritmos específicos de condução autônoma.

 

Reconstrução Auto-Supervisionada de Cenários de Direção Dinâmica

A simulação de veículos autônomos só é eficaz se puder reproduzir com precisão o mundo real. A necessidade de fidelidade aumenta e torna-se mais difícil de alcançar à medida que os cenários se tornam mais dinâmicos e complexos. Neste episódio, conheça o EmerNeRF, um método para reconstruir cenários de direção dinâmicos. 

 

Garantindo Precisão com Síntese de Visualização Dinâmica

Nesta edição do NVIDIA DRIVE Labs, nos aprofundamos na robustez do ponto de vista e exploramos como os avanços recentes na Síntese de Visualização Dinâmica fornecem uma solução para problemas de percepção.

 

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.

 

Geração de cenários de acidentes potenciais para veículos autônomos que utilizam AI

Testar veículos autônomos (AVs) em cenários potenciais de quase acidentes é crítico para avaliar a segurança, mas é difícil e inseguro de fazer no mundo real. Neste episódio de DRIVE Labs, discutimos um novo método dos pesquisadores da NVIDIA chamado STRIVE (Stress-Test Drive), que gera automaticamente cenários de acidentes potenciais em simulação para AVs.

 

Ajudando os veículos autônomos a entender melhor os sinais de limite de velocidade

Compreender as placas de limite de velocidade pode parecer uma tarefa simples, mas pode rapidamente se tornar mais complexo em situações em que diferentes restrições se aplicam a diferentes faixas ou ao dirigir em um novo país. Este episódio do DRIVE Labs mostra como a percepção ao vivo baseada em AI pode ajudar os antivírus a entender melhor as complexidades das placas de limite de velocidade, usando pistas explícitas e implícitas.

 

Percebendo com Confiança: Como a AI Melhora a Percepção do Radar para Veículos aAutônomos

Sensores diversos e redundantes, como câmera e radar, são necessários para a percepção AV. No entanto, os sensores de radar que aproveitam apenas o processamento tradicional podem não estar à altura da tarefa. Neste vídeo do DRIVE Labs, mostramos como a AI pode resolver as deficiências do processamento de sinal de radar tradicional em distinguir objetos em movimento e estáticos para reforçar a percepção AV.

 

Algoritmos de AI do NVIDIA DRIVE IX Realizam Detecção Intuitiva na Cabine

Neste episódio do DRIVE Labs, mostramos como o DRIVE IX detecta a atenção, as atividades, as emoções, o comportamento, a postura, a fala, os gestos e o humor do motorista. A detecção do motorista é um aspecto importante da plataforma que garante que o sistema de automóveis autônomos verifique se o motorista está alerta e prestando atenção na estrada. Ela também garante que o sistema de AI realize funções mais intuitivas e inteligentes na cabine do automóvel.

Atualizações rápidas da frota de automóveis autônomos, destacando as inovações mais recentes.

 

Novembro, 2023

Na edição mais recente do NVIDIA DRIVE Dispatch, aprenda sobre como gerar reconstrução 4D a partir de uma única unidade, bem como sobre a PredictionNet, uma rede neural profunda (DNN) que pode ser usada para prever o comportamento futuro e as trajetórias de agentes rodoviários em aplicações de veículos autônomos. Também daremos uma olhada nos testes do Programa de Avaliação de Novos Carros (NCAP) com NVIDIA DRIVE Sim.

 

Janeiro de 2023

Veja os últimos avanços na percepção de veículos autônomos da NVIDIA DRIVE. Neste despacho, usamos sensores ultra-sônicos para detectar a altura dos objetos ao redor em áreas de baixa velocidade, como estacionamentos. O RadarNet DNN detecta o espaço livre dirigíveis, enquanto o DNN de Profundidade Estéreo estima a geometria do ambiente.

 

Fevereiro de 2022

O DRIVE Dispatch retorna para a 2ª Temporada. Neste episódio, mostramos avanços no agrupamento baseado em DNN de radar de ponta a ponta, Real2Sim, monitoramento de motoristas e ocupantes e muito mais.

 

Julho de 2021

Neste episódio do NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avanços na previsão do movimento do tráfego, detecção de marcação de estradas, visualização de dados sintéticos 3D e muito mais.

 

Junho de 2021

Neste episódio do NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avanços em dados sintéticos para treinamento DNN aprimorado, percepção apenas de radar para prever movimentos futuros, criação de MapStream para mapas HD com crowdsourcing e muito mais.

 

Março de 2021

Neste episódio de NVIDIA DRIVE Dispatch, mostramos avanços em dados sintéticos para treinamento DNN aprimorado, percepção apenas de radar para prever movimentos futuros, criação de MapStream para mapas HD com crowdsourcing e muito mais.

 

Fevereiro de 2021

Veja os avanços mais atuais na DepthNet, detecção de marcações da estrada, estimativa de movimentação da câmera multirradar, monitoramento de recursos de várias câmeras e muito mais.

 

Janeiro de 2021

Confira os avanços na detecção de vagas de estacionamento, localização 3D na detecção de pontos de referência e nossa primeira viagem com condução autônoma usando um mapa do MyRoute gerado automaticamente e um plano da estrada, além da estimativa da suspensão.

 

Dezembro de 2020

Confira os avanços na classificação e desvio de scooters, detecção de semáforos, estabilidade cuboide 2D, espaço livre 3D das anotações da câmera, pipeline de percepção lidar e percepção de faróis/luzes traseiras/postes de luz.

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