自駕車適用的基礎架構

NVIDIA DRIVE® 基礎架構包含開發自駕技術所需的完整資料中心硬體軟體和工作流程:從原始資料收集到驗證,一手包辦。同時提供神經網路開發、訓練和驗證、重播和模擬測試所需的端對端建置組塊。

人工智慧駕駛的資料中心訓練場

人工智慧駕駛的深度神經網路訓練

深度神經網路訓練

建構自駕車輛需要龐大的資料。管理和規劃這些資料需要高效能運算能力以及智慧型訓練方法。NVIDIA DRIVE DGX 系統和進階訓練工具能更流暢地進行大規模訓練,並將深度神經網路 (DNN) 最佳化。開發人員可運用 GPU 和人工智慧的強大功能,對 DNN 進行自駕車偵測、規劃、駕駛等全方位的訓練。

雲端中的虛擬測試車隊

DRIVE Constellation 模擬平台

模擬

自駕車不可能在公共道路上測試時就遇到所有可能發生的交通狀況。虛擬車隊可以在各種模擬情境下行駛數百萬英里,不論是常規駕駛,還是不常發生或甚至危險的情況。比起在現實世界中,模擬此情境效率更高、更符合成本效益也更安全。DRIVE Constellation 模擬平台包含兩個並行伺服器,從虛擬車輛產生感測器輸出,並將資料串流到執行 AV 堆疊的 DRIVE AGX 人工智慧車用電腦中,以便做出即時決策。接著,車輛控制命令會傳回至模擬器。這個閉合迴圈過程可實現位元精確度、時間精確度、硬體迴圈測試。

重播

隨著自駕軟體的開發和進步,新版本能夠針對先前擷取的感測器資料進行測試以避免疏漏,這點至關重要。透過 DRIVE Constellation 硬體迴圈平台,開發人員可以重播駕駛資料,並將最新版自駕系統的效能與舊版進行比較。DRIVE Constellation 平台與模擬測試的結合,為自駕技術的雲端驗證提供了全方位解決方案。

深入瞭解如何開發人工智慧自駕車。