자율주행 자동차 시뮬레이션

안전한 자율주행 자동차 개발을 위한 고충실도의 다양한 센서 시뮬레이션을 자세히 알아보세요.

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워크로드

시뮬레이션 / 모델링 / 설계

산업 분야

자동차 및 운송

비즈니스 목표

투자 수익률
위험 완화

제품

NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX

개요

고충실도 AV 시뮬레이션의 필요성

자율주행 자동차(AV)를 개발하려면 차량이 도로에서 직면하게 될 실제 조건을 반영하는 방대한 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 센서 시뮬레이션은 물리 기반 센서 데이터를 가상 환경에서 렌더링하여 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 물리학적 조건에 따라 월드 파운데이션 모델은 센서 시뮬레이션에 다양성을 추가하여 조명, 날씨, 지리적 위치 등의 요소를 증폭합니다. 이런 기능 덕분에 실제로 보기 힘들거나 위험한 상황을 직접 겪지 않아도, 대규모 자율주행차를 효과적으로 훈련하고 테스트하며 검증할 수 있습니다. 센서 데이터와 환경 상호작용의 정밀성 및 다양성은 물리 AI 개발에 있어 매우 중요합니다.

AV 시뮬레이션이 중요한 이유:

안전

실제 상황에서 겪지 않고도 악천후, 교통 변화, 희귀하거나 위험한 시나리오 등의 다양한 주행 조건을 렌더링하세요.

비용 효율성

모델 요구 사항을 충족하는 데이터를 생성하여 개발 속도를 높이고 비용이 많이 드는 데이터 수집 장비에 대한 의존도를 줄입니다.

확장성 및 유연성

물리적 프로토타이핑 전에 가상 플릿을 배포해 새로운 센서와 스택의 프로토타입을 만드세요.

신경 재구성 및 월드 모델을 사용한 AV 시뮬레이션 가속화

이 기술 블로그에서는 개발자의 데이터 파이프라인 시작을 지원하는 최신 NVIDIA API, NVIDIA Cosmos™ 월드 파운데이션 모델(WFM), NVIDIA NIM™ 마이크로서비스를 소개합니다.

자세히 알아보기

바로가기:

NVIDIA Omniverse NuRec을 활용하여 인터랙티브 시뮬레이션에서 실제 장면을 즉시 렌더링하는 방법

월드 파운데이션 모델을 활용하여 AV 개발 간소화

자율주행차 시뮬레이션 개발자 리소스

기술적 구현

물리적으로 정확한 대규모 AV 시뮬레이션 실행

개발자는 다음 단계를 수행하여 AV 시뮬레이션 파이프라인 구축을 시작할 수 있습니다.

CARLA로 디지털 트윈에서 실제 데이터 재구성 및 데이터 변이 증폭

NVIDIA Omniverse™ NuRec는 뉴럴 재구성 및 렌더링을 위한 API와 도구를 제공하여 개발자가 센서 데이터를 고품질 3D 디지털 트윈으로 전환하고, 새로운 이벤트를 시뮬레이션하며, 새로운 관점에서 데이터세트를 렌더링할 수 있도록 지원합니다.

Cosmos Transfer은 실제 값과 구조화된 데이터 입력을 기반으로 새로운 조명, 날씨 및 지형을 생성하여 단일 주행 시나리오를 수백 가지로 확장합니다. 개발자는 프롬프트와 센서 데이터 입력을 사용하여 기존 장면의 다양한 변형을 생성할 수 있습니다.

NuRec와 Cosmos Transfer은 모두 대표적인 오픈 소스 AV 시뮬레이터인 CARLA와 통합되어 있습니다. 개발자는 이러한 통합을 통해 레이 트레이싱을 사용해 가우스 기반 재구성에서 센서 데이터를 생성하고 Cosmos WFM을 사용해 시나리오 다양성을 높일 수 있습니다.

개발자는 이러한 도구를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

재구성된 장면에서 새로운 이동 경로와 카메라 뷰를 시뮬레이션합니다.
CARLA의 API 및 트래픽 모델을 사용하여 다양하고 사실적인 시나리오를 생성합니다.
ITRA 및 Foretellix와 같은 행동 에이전트 모델을 활용하여 고급 트래픽 및 행동 다양성을 실현합니다.

이 통합에는 사전 재구성된 장면의 스타터 팩이 포함되어 AV 개발을 위한 다양한 극단적 사례 데이터세트를 신속하게 생성할 수 있습니다.

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NVIDIA Cosmos를 사용한 시뮬레이션 가속화

개발자는 최신 NVIDIA Cosmos 데이터 처리 워크플로우와 월드 파운데이션 모델을 사용해 더 빠르고 확장 가능한 합성 데이터 생성으로 AV 개발을 개선할 수 있습니다. Cosmos Curator로 방대한 데이터를 필터링하고 주석을 달고 중복을 제거하며, Cosmos Dataset Search를 통해 후처리용 맞춤형 데이터세트를 빠르게 생성할 수 있습니다. Cosmos Predict 및 Cosmos Transfer WFM은 테스트 및 검증을 위해 새로운 비디오 데이터를 생성하고 날씨, 조명, 지형 조건에 걸쳐 확장합니다.

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