高忠実度のシミュレーションにより自律車両の開発と検証を加速します。
概要
自律車両 (AV) は、複雑な現実の環境や変化する状況を理解するために構築されたリーズニング モデルへと進化しています。 NVIDIA は、3D ニューラル再構築、世界基盤モデル (WFM)、高忠実度のセンサー シミュレーション、合成データ生成、クローズド ループ評価を組み合わせることで、シナリオのカバレッジを拡大し、安全性検証を強化し、自律車両の開発を推進します。
利点
物理的なテスト ドライブでは、あらゆるエッジ ケースや稀な気象条件を網羅することはできません。 AV チームは、シミュレーションにより、現実世界で発生したことのない条件を含む 数百万ものシナリオのバリエーションを生成し、実走行前に安全性をテストできます。
制御されたシミュレーション環境において、稀な事象、悪天候、複雑な交通状況、およびその他の安全上重要な条件下での車両の挙動を評価します。
開発やテスト向けに多様なデータを生成することで、高コストな実車によるデータ収集への依存度を軽減します。
物理的な試作車作成の前に、センサー、構成、自律スタックを最適化します。
データ生成から反復可能なテストや検証へと、より迅速かつ一貫性を持って移行します。
テクノロジー
NVIDIA のシミュレーション テクノロジーは、シーン再構築や合成データ生成からシナリオの多様化やクローズド ループ評価に至るまで、AV 開発ライフサイクルのあらゆるフェーズを支えます。
NVIDIA Omniverse NuRec ライブラリとモデルを活用し、運転シーンを 3D Gaussian 環境に再構築します。
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学習済みの視覚的事前知識からフォトリアルな走行環境を生成 - データ スケーリング用オープン ループ、反応型ポリシー テスト用クローズド ループ。
シミュレーションの範囲を、物理的なテストだけでは捕捉できない条件にまで拡大します。
スタイルの組み換え: NVIDIA Cosmos Transfer を活用し、新たな気象、照明、時刻、地理位置情報でシーンを拡張します。
意思決定によって将来のシーンの状態や結果が左右される反応型シミュレーションでドライビング スタックをテストします。
パートナー
自動車メーカー、モビリティ企業、シミュレーション プロバイダーは、NVIDIA のテクノロジーを活用してシミュレーションと検証を進化させています。
NVIDIA のテクノロジーを活用した自律車両シミュレーション ワークフローの構築を始めるには、開発者向けリソースをご覧ください。
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