NVIDIA DRIVE Labs

Présentation de l’environnement logiciel pour véhicules autonomes

La série de vidéos DRIVE Labs s’attache à répondre à une grande variété de défis d'ingénierie en matière de conduite autonome, de la perception des voies à la gestion des intersections. Ces courtes vidéos illustrent la manière dont l’équipe de NVIDIA DRIVE AV Software s'efforce de créer des systèmes de conduite autonome sécurisés et fiables.

Détection des voies à haute précision

Le traitement du réseau de neurones profonds (DNN) apparaît comme une technique IA importante pour la détection des voies. Notre DNN LaneNet augmente la portée de la détection des voies, le rappel des lignes extérieures et la fiabilité de la détection des voies au pixel près.

Perception d'une nouvelle dimension

Calculer la distance entre des objets en utilisant des données capturées par une seule caméra peut s’avérer complexe sur terrain accidenté ou vallonné. Grâce aux réseaux de neurones profonds, les véhicules autonomes peuvent préfigurer des distances 3D à partir d’images 2D.

Vision Surround avec des caméras

Découvrez comment nous utilisons notre configuration à six caméras pour voir à 360 degrés autour de la voiture et suivre des objets qui se déplacent dans l’environnement du véhicule.

Prédire l'avenir grâce aux réseaux de neurones récurrents

Les véhicules autonomes doivent utiliser des méthodes de calcul et des données multi-capteurs, comme une séquence-source d’images, afin de comprendre le déplacement d'un objet dans le temps.

Réseau de neurones profonds ClearSightNet

Le réseau de neurones profonds (DNN) ClearSightNet est entraîné pour évaluer les capacités des caméras à repérer et déterminer les causes d'occultations, de blocages et de réductions de la visibilité.

Réseau de neurones profonds WaitNet

Découvrez comment le réseau de neurones profonds (DNN) WaitNet est capable de détecter des intersections sans utiliser de carte.

Ensemble de perception des trajectoires

Ce trio de DNN construit et évalue le niveau de confiance des prévisions relatives aux trajectoires centrales et aux lignes extérieures des voies, mais aussi aux changements, aux séparations et aux jonctions de voies.

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