Simulation de véhicules autonomes
Découvrez la simulation de capteurs haute fidélité et diversifiée pour un développement sécurisé de véhicules autonomes.
Charges de travail
Simulation / Modélisation / Conception
Industries
Automobile et transport
Objectifs commerciaux
Retour sur investissement,
réduction des risques
Produits
NVIDIA Omniverse
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX
Aperçu
Simuler des véhicules autonomes avec un niveau de fidélité élevé est plus important que jamais
Le développement de véhicules autonomes (AV) nécessite un entraînement et des tests à grande échelle dans des cas extrêmes, sur de nouveaux itinéraires et dans des conditions changeantes, avant d'être confrontés à ces situations sur la voie publique. La simulation des capteurs haute fidélité comble cette lacune en reproduisant les journaux des capteurs du monde réel sous forme de scènes 3D, puis en générant des variations contrôlées pour les tests et la génération de données synthétiques.
Le workflow de simulation de véhicules autonomes de NVIDIA permet une reconstruction 3D d'environnements à grande échelle à partir de données de capteurs enregistrées pour procéder au rendu de nouvelles vues de capteurs, et de modèles de monde pour introduire une variation contrôlée dans la simulation de capteurs (éclairage, météo et géolocations). Il inclut également des frameworks de simulation tels que AlpaSim pour exécuter des simulations en boucle fermée où les actions de conduite changent l'avenir et où l'environnement réagit.
Pourquoi la simulation de véhicules autonomes est importante :
Sécurité
Procéder au rendu de diverses situations de conduite, comme des conditions météorologiques défavorables, des changements de trafic et des scénarios rares ou dangereux, sans avoir à les affronter dans le monde réel.
Rentabilité
Accélérez le développement et réduisez la dépendance à des flottes de collecte de données coûteuses en générant des données pour répondre aux besoins des modèles.
Évolutivité et flexibilité
Déployez une flotte virtuelle pour configurer de nouveaux capteurs et de nouvelles piles avant le prototypage physique.
Liens rapides :
Implémentation technique
Exécution d'une simulation de véhicules autonomes haute fidélité à grande échelle
Commencez à créer des pipelines de simulation de véhicules autonomes plus avancés.
Reconstruisez les données réelles avec NVIDIA Omniverse NuRec
NVIDIA Omniverse™ NuRec fournit des modèles et des bibliothèques pour la reconstruction neuronale, le rendu et l'amélioration générative, vous permettant de transformer les données des capteurs en splats gaussiens 3D haute fidélité. Cela permet une rediffusion haute fidélité, ainsi que de nouvelles trajectoires et de nouveaux points de vue de capteurs en simulation.
Organisez, augmentez et évaluez vos données avec NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint
Les développeurs peuvent utiliser Physical AI Data Factory Blueprint pour améliorer le développement des véhicules autonomes avec une conservation, une augmentation et une évaluation des données plus rapides et évolutives. Filtrez, annotez et dédupliquez des jeux de données massifs avec Cosmos Curator, et créez rapidement des jeux de données post-entraînement personnalisés avec Cosmos Dataset Search, Cosmos Predict et Cosmos Transfer. Les modèles de fondation de monde (WFM) génèrent de nouvelles données vidéo pour les tests et la validation, s'adaptant à l'échelle des conditions météorologiques, d'éclairage et de terrain.
Exécutez une simulation en boucle fermée avec NVIDIA AlpaSim
AlpaSim est un framework de simulation ouvert pour les tests en boucle fermée, basé sur une architecture de microservices centrée sur l'exécution qui orchestre toutes les activités de simulation. Connectez des modèles de pilotes tels que Alpamayo 1 et des moteurs de rendu tels que Omniverse NuRec et Cosmos, exécutez chaque service dans un processus séparé et assignez des services à différents GPU.
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Partenaires
Écosystème de partenaires de simulation de véhicules autonomes
Découvrez comment nos partenaires fournissent des simulations basées sur la physique pour développer des véhicules autonomes sécurisés et efficaces.
