Simulación de vehículos autónomos
Explore la simulación de sensores de alta fidelidad y diversidad para el desarrollo de vehículos autónomos seguros.
Cargas de trabajo
Simulación/Modelado/Diseño
Sectores
Automóvil y transporte
Objetivo comercial
Retorno de la inversión, mitigación de riesgos
Productos
NVIDIA Omniverse
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX
Descripción
La necesidad de una simulación de VA de alta fidelidad
El desarrollo de vehículos autónomos (VA) requiere entrenamiento y pruebas a escala en casos perimetrales de cola larga, nuevas rutas y condiciones cambiantes, sin esperar a encontrarlos en las vías públicas. La simulación de sensores de alta fidelidad cierra esta brecha al reproducir los registros de sensores del mundo real como escenas 3D y, a continuación, generar variaciones controladas para pruebas y la generación de datos sintéticos.
El flujo de trabajo de simulación de vehículos autónomos de NVIDIA cuenta con reconstrucción 3D de entornos a escala completa a partir de datos de sensores registrados para renderizar nuevas vistas de sensores, y modelos mundiales para introducir una variación controlada en la simulación de sensores (iluminación, clima y geolocalización). También incluye marcos de simulación como AlpaSim para ejecutar simulaciones de bucle cerrado, donde las acciones de conducción cambian el futuro y el entorno responde.
Por qué la simulación de VA es importante:
Seguridad
Renderiza diversas condiciones de conducción (como climatología adversa, cambios en el tráfico y escenarios raros o peligrosos) sin tener que enfrentarte a ellas en el mundo real.
Eficiencia de costes
Acelera el desarrollo y reduce la dependencia de costosas flotas para la recogida de datos generando datos que se adapten a las necesidades del modelo.
Escalabilidad y flexibilidad
Implemente una flota virtual para configurar nuevos sensores y pilas antes de la creación de prototipos físicos.
Enlaces rápidos:
Implementación técnica
Ejecución de simulación de vehículos autónomos de alta fidelidad a gran escala
Empiece a crear canalizaciones de simulación de vehículos autónomos más avanzadas.
Reconstruya datos del mundo real con NVIDIA Omniverse NuRec
NVIDIA Omniverse NuRec proporciona modelos y bibliotecas para reconstrucción neuronal, renderizado y mejora generativa, lo que le permite convertir los datos de sensores en splats gaussianos 3D de alta fidelidad. Esto permite la reproducción de alta fidelidad, además de nuevas trayectorias y puntos de vista de sensores en la simulación.
Seleccione, aumente y evalúe sus datos con NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint
Los desarrolladores pueden utilizar Physical AI Data Factory Blueprint para mejorar el desarrollo de los vehículos autónomos con selección, aumento y evaluación de datos más rápidos y escalables. Filtre, anote y elimine duplicados de conjuntos de datos masivos con Cosmos Curator, y cree rápidamente conjuntos de datos de post-entrenamiento personalizados con Cosmos Dataset Search, Cosmos Predict y Cosmos Transfer. Los modelos fundacionales mundiales (WFM) generan nuevos datos de vídeo para probar y validar, escalando en función de las condiciones meteorológicas, de iluminación y de terreno.
Ejecute simulación de bucle cerrado con NVIDIA AlpaSim
AlpaSim es un marco de simulación abierto para pruebas de bucle cerrado, basado en una arquitectura de microservicios centrada en el tiempo de ejecución que orquesta todas las actividades de simulación. Conecte modelos de controladores como Alpamayo 1 y renderizadores como Omniverse NuRec y Cosmos, ejecute cada servicio en un proceso independiente y asigne servicios a diferentes GPU.
Enlaces rápidos
Partners
Ecosistema de partners de simulación de vehículos autónomos
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