NVIDIA DRIVE® インフラストラクチャは、自動運転技術の開発に必要な総合的データ センター向けのハードウェア、ソフトウェア、ワークフローを網羅しており、生データの収集から検証までに使用されます。シミュレーションを利用したニューラル ネットワークの開発、トレーニング、検証、リプレイやテストに必要なエンドツーエンド ビルディング ブロックを提供します。
自動運転車両を開発するには膨大な量のデータが必要です。その膨大なデータを管理しキュレーションするには、ハイパフォーマンスコンピューティングとインテリジェントなトレーニング手法が欠かせません。NVIDIA DRIVE DGX™ Systems と高度なトレーニング ツールを利用することで、効率的に大規模なトレーニングが可能になり、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の最適化を実現できます。GPU と AI のパワーを利用することで、自動運転車両での認識、計画、運転などに利用可能な DNN を徹底的にトレーニングできます。
自動運転車両の公道テストにおいて、起こりうる全ての交通状況に遭遇することは不可能と言えます。シミュレーションを使えば、通常の運転はもちろん、稀にしか起こらない状況や危険な状況を簡単に再現可能です。さまざまなシナリオを用いて複数の仮想車両群を何百マイルも走行させることにより、効率性で、費用対効果にすぐれた試験を、安全に行うことができます。DRIVE Constellation™ シミュレーション プラットフォームは、2 台のサーバーで構成されます。1 台のサーバーで動作するシミュレーター上で、仮想車両がセンサー出力を生成します。センサー データはストリーミングされ、もう 1 台のサーバーに内蔵された車両コンピューター DRIVE AGX 上の AV スタックでリアルタイムで処理されます。AV スタックで生成された車両制御コマンドは、シミュレーターに戻されます。この閉ループ プロセスによって、ビット単位で正確で、タイミングも正確なハードウェアインザループ テストが可能になります。
自動運転ソフトウェアを改善する場合、リグレッションを避けるため、以前キャプチャしたセンサー データを用いて、新しいバージョンをテストできることがとても重要になります。DRIVE Constellation プラットフォームでセンサー データをリプレイすることで、過去の自動運転システムと最新バージョンのの性能を比較することが可能になります。DRIVE Constellation プラットフォームはシミュレーション テストと組み合わせることで、自動運転技術のクラウドベースの検証に対する包括的なソリューションを提供します。
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