自动驾驶汽车仿真

了解适用于安全自动驾驶汽车开发的高保真传感器仿真。

工作负载

仿真/建模/设计

行业

汽车和交通运输

业务目标

投资回报
风险缓解

产品

NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX

概述

对高保真自动驾驶汽车 (AV) 仿真的需求

开发自动驾驶汽车 (AV) 需要大量训练数据,这些数据需要反映车辆在道路上面临的现实世界状况。传感器仿真可以通过在虚拟环境中渲染物理传感器数据应对这一挑战。以这些物理技术为基础,世界基础模型为传感器仿真带来了新变化,放大了光照、天气、地理定位等特征。有了这些功能,您无需在现实世界中经历罕见、危险的场景,即可对自动驾驶汽车进行大规模训练、测试和验证。传感器数据和环境交互的精确性和多样性对于开发物理 AI 至关重要。

为何自动驾驶仿真如此重要:

安全至上

安全

渲染出恶劣天气、交通变化、罕见或危险场景等各式各样的驾驶条件,而不是必须在现实世界中遇到这些情况。

成本效率

成本效率

通过生成满足模型需求的数据,加快开发速度,减少对成本高昂的数据收集车队的依赖。

可扩展性和灵活性

可扩展性和灵活性

在设计物理原型之前,部署虚拟车队来设计新传感器和堆栈的原型。

NVIDIA 推出 Cosmos 世界基础模型平台

NVIDIA Cosmos™ 是由生成式世界基础模型 (WFM)、高级分词器、护栏以及加速数据处理和管理工作流组成的平台,可加速物理 AI 系统的开发。

快速链接


技术运用

大规模运行物理精准的自动驾驶仿真

用于自动驾驶汽车 (AV) 仿真的 NVIDIA Omniverse Blueprint 是一个参考工作流,可帮助创建丰富的 3D 世界,以进行训练、测试和验证。蓝图包含 API 和服务,用以根据真实世界传感器数据构建并增强数字孪生体,为场景中动态物体的物理和行为建模,并生成物理精准且多样化的传感器数据。

接着这一基于 API 的架构,蓝图可无缝集成到现有工作流中,让开发者能够重放驾驶数据,生成新的基本事实数据,并执行闭环测试。

该蓝图是 NVIDIA Halos 自动驾驶汽车安全护栏框架的一部分,该框架由最先进的硬件/软件、工具、模型和设计理念构成,可保护从云端到汽车的端到端自动驾驶汽车堆栈。

用于自动驾驶汽车仿真的 Omniverse Blueprint 包括:

  • 神经重建:借助新的传感器视角和资产添加/移除,增强真实世界驾驶日志功能。
  • 传感器 RTX:为自主驾驶的常用传感器(包括摄像头、雷达和激光雷达)渲染高保真、物理传感器数据。
  • 自动驾驶汽车仿真增强:提供模仿真实世界场景所需的物理、行为和动画。
  • Cosmos Transfer WFM:根据 Omniverse 提供的物理原理,在给定场景中生成新的变化,包括天气、光照和地理。

借助对开发者友好、可扩展且可无缝集成到现有工作流中的 API,您可以重放驾驶数据,生成新的真值数据,并执行闭环测试,以加速工作流。

Foretellix

由 NVIDIA Omniverse 提供支持的自动驾驶汽车传感器仿真技术

了解 Foretellix 如何利用 NVIDIA Omniverse Blueprint for AV Simulation,为自动驾驶汽车生成具有高保真度的传感器仿真功能。


合作伙伴

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Foretellix

通过连接 Foretellix 的覆盖驱动验证平台 Foretify™,快速扩展 Omniverse Cloud 的自动驾驶仿真 V&V 功能。

Mitre

查看适用于全行业部署的最新自动驾驶汽车安全框架。

Carla

利用兼容、模拟就绪内容的共享生态系统。

MathWorks

借助 MathWorks RoadRunner 将环境快速导入 Omniverse Cloud。


常见问题解答

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