Simulazione e convalida di veicoli autonomi
Simula la guida nel mondo reale su larga scala
Accelera lo sviluppo di AV con la simulazione ad alta fedeltà.
Panoramica
La base di simulazione aperta per la guida autonoma
I veicoli autonomi (AV) stanno avanzando verso modelli di ragionamento progettati per comprendere ambienti complessi del mondo reale e le condizioni in evoluzione. NVIDIA riunisce ricostruzione neurale 3D, modelli di base del mondo (WFM), simulazione dei sensori ad alta fedeltà e valutazione a ciclo chiuso per espandere la copertura degli scenari, rafforzare la convalida della sicurezza e promuovere lo sviluppo degli AV.
Vantaggi
Perché la simulazione è importante per i veicoli autonomi
I test fisici non possono coprire ogni caso edge o condizione meteorologica rara. La simulazione consente ai team AV di generare milioni di variazioni di scenario, tra cui le condizioni che non si sono mai verificate nel mondo reale, per testare la sicurezza prima di guidare un singolo miglio.
Convalida di sicurezza per lo sviluppo di veicoli autonomi
Valuta il comportamento dei veicoli in eventi rari, condizioni meteorologiche avverse, traffico complesso e altre condizioni critiche per la sicurezza in ambienti di simulazione controllati.
Efficienza dei costi basata sulla simulazione
Riduci la dipendenza da costose flotte di raccolta dati generando dati diversi per lo sviluppo e il test.
Scalabilità e flessibilità nei flussi di lavoro di simulazione AV
Ottimizzare sensori, configurazioni e stack di autonomia prima della prototipazione fisica.
Sviluppo e convalida AV accelerati
Progresso dalla generazione di dati al test e alla convalida ripetibili con maggiore velocità e coerenza.
Tecnologia
Simulazione e validazione per veicoli autonomi
Casi d'uso
In che modo la simulazione NVIDIA supporta lo sviluppo degli AV?
Le tecnologie di simulazione NVIDIA supportano ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo degli AV, dalla ricostruzione delle scene e dalla generazione di dati sintetici alla variazione degli scenari e alla valutazione a ciclo chiuso.
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Ricostruzione neurale
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Generazione del mondo
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Variazione dello scenario
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Simulazione a loop chiuso
Ricostruzione neurale
Ricostruisci scene di guida in ambienti gaussiani 3D utilizzando le librerie e i modelli NVIDIA Omniverse NuRec.
- Estrai risorse 3D del mondo reale da viste sparse di video di guida utilizzando Asset Harvester
- Pulire gli artefatti novel-view nelle scene renderizzate utilizzando Fixer
- Correggi le incoerenze di illuminazione e aspetto utilizzando Harmonizer
- Prova questa abilità istantaneamente con NemoClaw su NVIDIA Brev
Generazione del mondo
Crea mondi di guida fotorealistici da prior visivi appresi: open-loop per la scalabilità dei dati, closed-loop per i test di policy reattive
- Open-Loop: genera diversi dati dei sensori, senza politica nel loop utilizzando NVIDIA Cosmos
- Closed-Loop: genera il prossimo frame del sensore in tempo reale, reagendo alle decisioni di sterzo, accelerazione e frenata utilizzando NVIDIA Cosmos-Dreams
Variazione dello scenario
Espandi la copertura della simulazione alle condizioni che non possono essere acquisite attraverso i soli test fisici.
- Permutazione del comportamento: varia le traiettorie e i comportamenti degli agenti di traffico utilizzando NVIDIA AlpaSim
- Permutazione dei contenuti: inserisci, riorganizza o rimuovi agenti e oggetti di scena 3D utilizzando Asset Harvester e NuRec con AlpaSim
- Permutazione di stile: arricchisci le scene con nuove condizioni meteo, illuminazione, ora del giorno e geolocalizzazione utilizzando NVIDIA Cosmos Transfer.
Simulazione a loop chiuso
Testare gli stack di guida autonoma in una simulazione reattiva in cui le decisioni modellano gli stati e i risultati futuri delle scene.
- Esegui simulazione a ciclo chiuso per testare le decisioni di guida utilizzando NVIDIA AlpaSim
- Test delle policy in scenari ricostruiti tramite log utilizzando NVIDIA Omniverse NuRec
- Espandi gli scenari con mondi simulati generativamente utilizzando NVIDIA Cosmos-Dreams
- Valuta i modelli di conducente basati sul ragionamento in ciclo chiuso utilizzando NVIDIA Alpamayo
- Addestra le policy tramite l'apprendimento per rinforzo a ciclo chiuso utilizzando NVIDIA AlpaGym
Utilizzatori
Partner che utilizzano le tecnologie di simulazione NVIDIA AV
Le case automobilistiche, le aziende di mobilità e i fornitori di simulazione utilizzano le tecnologie NVIDIA per promuovere la simulazione e la convalida.
Risorse
Scopri di più sulle soluzioni di storage NVIDIA Enterprise AI
Prossimi passi
È tutto pronto per iniziare?
Utilizza i modelli aperti, le librerie e i framework NVIDIA per ricostruire i dati di guida nel mondo reale, generare dati sintetici ed eseguire la simulazione a ciclo chiuso.
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