Scopri di più sulla simulazione di sensori ad alta fedeltà e diversificata per lo sviluppo di veicoli autonomi sicuri.
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Lo sviluppo di veicoli autonomi (AV) richiede addestramento e test su larga scala attraverso casi limite long-tail, nuove rotte e condizioni mutevoli, senza aspettare che si verifichino sulle strade pubbliche. La simulazione dei sensori ad alta fedeltà colma questo gap riproducendo i registri dei sensori del mondo reale come scene 3D, generando variazioni controllate per i test e per la generazione di dati sintetici.
Il flusso di lavoro di simulazione AV di NVIDIA offre una ricostruzione 3D di ambienti su larga scala dai dati registrati dei sensori per il rendering di nuove visioni dei sensori e modelli del mondo per introdurre variazioni controllate nella simulazione dei sensori (illuminazione, meteo e geolocalizzazione). Inoltre include framework di simulazione come AlpaSim per eseguire simulazioni a ciclo chiuso in cui le azioni di guida cambiano il futuro, con conseguente risposta dell'ambiente.
Consente di ricreare condizioni di guida diverse, come modifiche alla circolazione, particolari condizioni meteo e scenari pericolosi o rari, senza che debbano verificarsi nel mondo reale.
Consente di accelerare lo sviluppo e di ridurre la necessità di costose flotte per la raccolta di dati, generando le informazioni necessarie ai modelli.
Consente di distribuire una flotta virtuale per la configurazione di nuovi sensori e stack prima di qualsiasi prototipazione fisica.
Collegamenti rapidi:
Inizia a creare pipeline di simulazione AV più avanzate.
NVIDIA Omniverse™ NuRec fornisce modelli e librerie per la ricostruzione neurale, il rendering e il miglioramento generativo, consentendo di trasformare in 3D i dati dei sensori ad alta fedeltà basandosi su Gaussian Splats. Ciò consente riproduzioni ad alta fedeltà, oltre a nuove traiettorie e punti di vista dei sensori nella simulazione.
Gli sviluppatori possono utilizzare Physical AI Data Factory Blueprint per migliorare lo sviluppo di AV con una cura, un potenziamento e una valutazione dei dati più rapidi e scalabili. Filtra, annota e deduplica enormi set di dati con Cosmos Curator e crea in breve tempo set di dati post-addestramento su misura con Cosmos Dataset Search, Cosmos Predict e Cosmos Transfer. I World Foundation Model (WFM) generano nuovi dati video per il test e la convalida, scalando in base alle condizioni meteo, di luce e del terreno.
AlpaSim è un framework di simulazione aperto per test a ciclo chiuso basato su un'architettura di microservizi incentrata sul runtime che orchestra tutte le attività di simulazione. Collega modelli di driver come Alpamayo 1 e renderer come Omniverse NuRec e Cosmos, esegui ciascun servizio in un processo separato e assegna i servizi a diverse GPU.
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