Simulation autonomer Fahrzeuge
Informieren Sie sich über hochpräzise und vielfältige Sensorsimulationen für die Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge.
Workloads
Simulation/Modellierung/Design
Branchen
Automobile und Verkehr
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Technische Umsetzung
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Notwendigkeit realitätsnaher Simulation autonomer Fahrzeuge
Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge (Autonomous Vehicles, AV) erfordert riesige Mengen an Trainingsdaten, die die reale Vielfalt widerspiegeln, mit der sie auf der Straße konfrontiert sein werden. Die Sensorsimulation geht diese Herausforderung an, indem sie physikalisch genaue Sensordaten in virtuellen Umgebungen wiedergibt. Basierend auf diesen physikalischen Gegebenheiten erweitern Weltmodelle die Sensorsimulation um zusätzliche Variabilität, indem sie Beleuchtung, Wetter, geografische Standorte und weitere Faktoren verstärken. Mit diesen Funktionen können Sie AVs in großem Umfang trainieren, testen und validieren, ohne dass Sie in der realen Welt auf seltene und gefährliche Szenarien treffen müssen. Die Präzision und Vielfalt der Sensordaten und die Interaktion mit der Umgebung sind entscheidend für die Entwicklung von physischer KI.
Warum die Simulation autonomer Fahrzeuge wichtig ist:
Sicherheit
Geben Sie verschiedene Fahrbedingungen wie schlechtes Wetter, Änderungen der Verkehrslage und seltene oder gefährliche Situationen wieder, ohne diesen in der realen Welt begegnen zu müssen.
Kosteneffizienz
Beschleunigen Sie die Entwicklung und reduzieren Sie die Abhängigkeit von kostspieligen Datenerfassungsflotten durch die Generierung von Daten, die den Anforderungen der Modelle entsprechen.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Mithilfe einer virtuellen Fahrzeugflotte können neue Sensoren und Systeme vor der physischen Umsetzung von Prototypen konfiguriert werden.
Quick-Links:
Physikalisch akkurate Simulation autonomer Fahrzeuge im großen Maßstab
Der NVIDIA Omniverse™ Blueprint für die Simulation autonomer Fahrzeuge ist ein Referenz-Workflow, der physikalische Parameter, Bewegungen und Verhaltensweisen berücksichtigt, um eine physikalisch akkurate Sensorsimulation zu ermöglichen. Er nutzt NVIDIA Omniverse Sensor RTX™ APIs, um die Kamera-, Radar- und Lidar-Daten zu rendern, die für AV-Training, Tests und Validierung erforderlich sind.
Mit skalierbaren und entwicklerfreundlichen APIs, die sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren lassen, können Sie Fahrdaten wiedergeben, neue Ground-Truth-Daten generieren und Closed-Loop-Tests durchführen, um Ihre Pipelines zu beschleunigen.
Foretellix
Sensorsimulation für autonome Fahrzeuge, unterstützt von Sensor RTX
Erfahren Sie, wie Foretellix die NVIDIA Omniverse Sensor RTX API für hochpräzise Sensorsimulationen in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge einsetzt.
Quick-Links
Partnernetzwerk für die Simulation autonomer Fahrzeuge
Erfahren Sie, wie unsere Partner physikalisch basierte Simulationen für die sichere und effiziente Entwicklung autonomer Fahrzeuge bereitstellen.
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