NVIDIA DRIVE Labs

Einblick in die Software für autonome Fahrzeuge

Die DRIVE Labs-Videostrecke zeigt eine Reihe von Herausforderungen im Bereich autonomes Fahren, von der Wegerkennung bis hin zum Kreuzungshandling, aus Entwicklersicht. Diese kurzen Clips veranschaulichen, wie das NVIDIA DRIVE AV-Software-Team sichere und zuverlässige Systeme für autonome Fahrzeuge entwickelt.

Hochpräzise Fahrspurerkennung

Die Verarbeitung mit Deep Neural Network (DNN) wurde als wichtige KI-basierte Technik für die Spurerkennung entwickelt. Unser LaneNet DNN erhöht den Spurerkennungsbereich, die Spurrand-Rückrufe und die Robustheit der Fahrspurerkennung mit Präzision auf das Pixel genau.

Eine neue Dimension wahrnehmen

Die Berechnung der Entfernung von Objekten mithilfe von Bilddaten einer einzigen Kamera kann bei hügeligem Terrain schwierig werden. Mit Hilfe von Deep Neural Networks können autonome Fahrzeuge Entfernungen in 3D mithilfe von 2D-Bildern erkennen.

Rundumsichtkamera

Erfahren Sie, wie wir unsere sechs Kameras verwenden, um eine 360-Grad-Sicht um das Auto zu erhalten und um bewegte Objekte in der Umgebung zu verfolgen.

Zukunftsvorhersagen mit RNNs

Autonome Fahrzeuge müssen mithilfe von Berechnungsmethoden und Sensordaten, z. B. einer Bildsequenz, herausfinden, wie sich ein Objekt im Laufe der Zeit bewegt.

ClearSightNet Deep Neural Network

ClearSightNet DNN wurde darauf trainiert, die einwandfreie Kamerasicht zu überprüfen und die Ursachen für Sichtverdeckungen, Sichtversperrungen und verringerte Sichtverhältnisse zu bestimmen.

WaitNet Deep Neural Network

Erfahren Sie, wie das WaitNet DNN Kreuzungen ohne eine Karte entdeckt.

Wegerkennungspaket

Diese drei DNNs erstellen und bewerten Sicherheitsprognosen für Mittelstreifen und Seitenlinien sowie für Spurwechsel/-teilung/-zusammenführung.

Mit dem NVIDIA Automotive-Newsletter erhalten Sie die neuesten DRIVE Labs Beiträge direkt in Ihren Posteingang.