NVIDIA DRIVE Labs

Uno sguardo all'interno del software del veicolo autonomo

La serie di video NVIDIA DRIVE Labs adotta un approccio ingegneristico per diverse sfide a guida autonoma, dalla percezione dei percorsi alla gestione degli incroci. Questi brevi filmati illustrano come il team NVIDIA DRIVE AV Software stia creando sistemi a guida automatica potenti e sicuri.

Rilevamento corsia ad alta precisione

L'elaborazione di reti neurali profonde (DNN) si è rivelata un'importante tecnica basata su IA per il rilevamento delle corsie. La nostra LaneNet DNN aumenta il raggio di rilevamento, il recupero dei bordi e la solidità del rilevamento corsie con una precisione nell'ordine dei pixel.

Percezione di una nuova dimensione

Calcolare la distanza dagli oggetti utilizzando dati immagini da una singola fotocamera può dar luogo a nuove sfide quando si tratta di terreni collinosi. Grazie all'aiuto di reti neurali profonde, i veicoli autonomi sono in grado di prevedere distanze in 3D partendo da immagini 2D.

Telecamera Visione Panoramica

Guarda come utilizziamo la configurazione della nostra videocamera per vedere a 360° l'auto e tracciamo gli oggetti nei loro spostamenti circostanti.

Prevedere il futuro con RNNs

I veicoli autonomi devono utilizzare metodi computazionali e dati del sensore, come una sequenza di immagini, per capire come un oggetto si muova nel tempo.

Rete neurale profonda ClearSightNet

ClearSightNet DNN è concepito per valutare la capacità delle telecamere di vedere e determinare chiaramente cause di occlusione, blocchi e riduzioni di visibilità.

Rete neurale profonda WaitNet

Scopri come il DNN di WaitNet è in grado di rilevare le intersezioni senza utilizzare una mappa.

Percezioni del percorso

Questo trio di DNNs infonde fiducia e valuta la sicurezza per previsioni del percorso centrale e della linea di corsia nonché per modifiche/suddivisioni/unioni di corsia.

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