深入探索智慧機器軟體
DRIVE 實驗室的系列影片以工程視角帶你瞭解自動駕駛的各種挑戰，像是從感測路線到處理交叉路口所遇到的難題。這些短片說明了 NVIDIA DRIVE™ AV 應用軟體團隊如何打造安全強大的自駕系統。
觀看我們如何將 LaneNet DNN 進化為高精度 MapNet DNN。這次的進展包括檢測類別的增加，除了車道線的偵測之外，還包括道路標記和垂直地標（例如：桿子）。同時還利用了端到端的偵測，以在車內提供更快的推論。
能偵測車輛周圍物體並做出適當反應可提供舒適且安全的駕駛體驗。在此次 DRIVE 實驗室影片中，我們說明結合融合各式攝影機與雷達等感測器資料以實現強大的環繞感知的重要性。
對於極為複雜的行車場景，車輛的感知系統若能對四周環境有更深切的瞭解，必定能對自動駕駛的安全決策有莫大助益。可以透過全景分割（panoptic segmentation）這種精準度達到像素等級的技術，對影像內容進行切割，以取得細膩的結果。
遠光燈能大幅增加標準頭燈於夜間的照明範圍，但是其發出的強光也可能會危害到其他駕駛。有鑑於此，我們訓練出基於攝影機的深度神經網路 (DNN) AutoHighBeamNet 來根據行車狀況自動控制車輛的車燈系統，藉此提升夜間行車的可見度和安全。
特徵追蹤可估量影片幀之間像素級別與像素級別間的對應關係，為物件的移動與速率預估、攝影機自動校準和視覺測距等提供關鍵時刻與幾何訊息。
我們的 ParkNet 深度神經網路可以在各種條件下偵測哪裡有空位可以停車。觀看影片，看看它如何感知室內外的停車位，區分是一條格線、兩條格線或模糊不清的車位格線，還有區分已經有停車的、沒有停車的或是部分被擋住的車位。
此特別版的 DRIVE Lab 影片將展示 NVIDIA DRIVE AV 軟體如何與感知、本地化、計畫/控制等必要模塊結合，在我們總部美國加州聖塔克拉拉的公路上自動駕駛。
我們的 Safety Force Field (SFF) 防碰撞軟體作為車輛的主要計劃與控制系統的獨立監督員。SFF 會一再檢查主系統的選擇，如果認為該選擇不安全，即會否決並修正主系統的判斷。
使用單個攝影機的影像資料計算物體距離是非常具挑戰性的，尤其是遇到丘陵地形時。利用深度神經網路，協助自動駕駛車推估 2D 影像的 3D 距離。
瞭解我們如何透過六台相機的配置達到 360 度的環繞視角，並感測周圍車輛和追蹤物件的動態。
自駕車必須使用運算方法和影像序列等感應器資料，以即時瞭解物體移動的狀況。
ClearSightNet DNN 經過訓練，可評估相機的清晰視覺能力，並能找出遮蔽、阻擋和可見度下降的原因。
瞭解 WaitNet DNN 如何在不使用地圖的情況下偵測交叉路口。
這三個 DNN 建立中心路徑和車道線預測的標準並加以評估，以及車道變更/分岔/合併的情況。
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