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探索高保真感測器模擬技術，開發安全的自駕車技術。
模擬 / 建模 / 設計
汽車與交通
投資報酬率 風險抵減
NVIDIA Omniverse Enterprise NVIDIA OVX NVIDIA DGX
若是要開發和驗證自駕車 (AV) 安全關鍵功能，則必須進行模擬，但若要進行模擬，則必須在部署之前進行大規模測試。高保真模擬提供安全、可控且逼真的環境，可在各種情境中訓練自駕車系統。這項技術能有效模擬實際情況，讓車輛在準備上路之前能透過數位孿生技術進行安全測試和驗證。
為什麼自駕車模擬很重要：
準確地模擬各種駕駛條件，如惡劣天氣、車流變化，以及罕見或危險的情境。
使用虛擬測試，大幅減少實體測試，從而降低開發和驗證成本。
在製作實體原型之前部署虛擬車隊，為新的感測器和堆疊建立原型。
快速連結
用於自駕車模擬 (採用 OpenUSD 和 NVIDIA RTX™ 技術) 的 NVIDIA Omniverse™ Cloud API，設計旨在讓模擬開發人員能透過高保真感測器模擬、物理和逼真的行為，來強化其自駕車模擬工作流程。有了這些 API，您就可以連結由合作夥伴組成的龐大生態系統，打造出車輛動態和車流量的模擬工具。您也可以引進 USD 內容，擴展至新區域，並處理新的操作設計領域 (operational design domains, ODD)。
Sensor RTX 微服務支援自駕車上常見感測器的物理和神經渲染技術，包括鏡頭、光學雷達、雷達和超聲波感測器。經渲染的合成資料和地面實況標記可用於訓練感知模型，並在封閉迴圈測試中驗證自駕車軟體堆疊。
自駕車感測器模擬，採用 Omniverse Cloud API 技術
瞭解 Foretellix 如何運用 NVIDIA Omniverse Cloud API，為自駕車開發生成高保真感測器模擬。
善用相容模擬就緒內容的共用生態系統。
透過連結 Foretellix 的涵蓋率驅動驗證平台 Foretify™，快速擴展 Omniverse Cloud 自駕車模擬驗證及確認 (verification and validation, V&V) 功能。
透用 MathWorks RoadRunner 能將環境資料快速匯入 Omniverse Cloud。
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Foretellix
Foretellix 是一家自動車驗證工具開發商，採用 Omniverse Cloud API 解鎖感測器模擬技術，不僅能提升安全性，同時還可加速工作流程並降低成本。
WPP
使用根據 NVIDIA Picasso 而打造的生成式人工智慧工具來製作高品質內容，並運用 NVIDIA 繪圖運算傳遞網路 (Graphics Delivery Network, GDN)來發佈互動式品牌體驗。
NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX 微服務，讓您可在實際環境中測試和驗證工作流程。
NVIDIA Omniverse Cloud API 旨在提供大規模、高保真的感測器模擬技術以應對這項挑戰。
NVIDIA 在 CVPR「大規模端對端駕駛」類別中榮獲自動駕駛挑戰賽優勝，表現優於全球 400 多位參賽者。
NVIDIA 推出 Hydra-MDP 創新框架，可推動端對端自動駕駛領域的發展。
NVIDIA 研究團隊概述了一種模擬現實交通行為的新方法，支援開發人員能夠在不同交通行為的多個操作設計領域 (ODD) 中運作的系統進行開發和部署。