Simulation de véhicules autonomes
Exploitez la simulation de capteurs à haut degré de fidélité pour développer des véhicules autonomes en toute sécurité.
Charges de travail
Simulation / Modélisation / Conception
Industries
Automobile et transport
Objectifs commerciaux
Retour sur investissement,
réduction des risques
Produits
NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX
Aperçu
Simuler des véhicules autonomes avec un niveau de fidélité élevé est plus important que jamais
Développer des véhicules autonomes (AV) nécessite de grandes quantités de données d'entraînement qui reflètent les conditions réelles auxquelles ils seront confrontés sur la route. La simulation de capteurs relève ce défi en rendant les données de capteurs physiquement précises dans des environnements virtuels. Conditionnés par ces éléments physiques, les modèles de fondation de mondes ajoutent des variations à la simulation de capteurs, amplifiant l'éclairage, la météo, les géolocalisations, et bien plus encore. Grâce à ces capacités, vous pouvez entraîner, tester et valider les véhicules autonomes à grande échelle sans avoir à vous confronter aux scénarios rares et dangereux du monde réel. La précision et la diversité des données des capteurs et des interactions environnementales sont cruciales pour développer l'IA physique.
Pourquoi la simulation de véhicules autonomes est importante :
Sécurité
Procéder au rendu de diverses situations de conduite, comme des conditions météorologiques défavorables, des changements de trafic et des scénarios rares ou dangereux, sans avoir à les affronter dans le monde réel.
Rentabilité
Accélérez le développement et réduisez la dépendance à des flottes de collecte de données coûteuses en générant des données pour répondre aux besoins des modèles.
Évolutivité et flexibilité
Déployez une flotte virtuelle pour prototyper de nouveaux capteurs et piles avant tout prototypage physique.
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Implémentation technique
Exécution évolutive de simulations de VA physiquement précises
Le modèle NVIDIA Omniverse™ pour la simulation de véhicules autonomes (AV) est un workflow de référence pour créer des mondes 3D riches à utiliser pour l'entraînement, les tests et la validation. Le modèle contient des API et des services pour développer et améliorer des jumeaux numériques à partir de données de capteurs réels, modéliser la physique et le comportement d'objets dynamiques dans une scène, et générer des données de capteurs physiquement précises et diversifiées.
Grâce à cette architecture basée sur API, le modèle peut être facilement intégré dans les workflows existants, ce qui permet aux développeurs de rejouer les données de conduite, de générer de nouvelles données de vérité sur le terrain et d'effectuer des tests en boucle fermée.
Le modèle fait partie du framework NVIDIA Halos Guardian pour la sécurité des véhicules autonomes, qui comprend des éléments HW/SW, des outils, des modèles et des principes de conception de pointe pour protéger les piles de véhicules autonomes de bout en bout, du Cloud à la voiture.
Le modèle Omniverse pour la simulation de véhicules autonomes inclut :
- Reconstruction neuronale : améliore les journaux de conduite du monde réel grâce à de nouveaux angles de capteurs et à l'ajout/suppression d'actifs.
- Sensor RTX : rend les données de capteurs physiquement haute fidélité pour les capteurs couramment utilisés pour l'autonomie, notamment les caméras, les radars et les lidar.
- Amélioration des simulateurs de véhicules autonomes : fournit la physique, le comportement et l'animation nécessaires pour simuler des scénarios réels.
- Cosmos Transfer WFM : génère de nouvelles variations dans un scénario donné (météo, éclairage et géographie), en fonction de la physique fournie dans Omniverse.
Avec des API évolutives et conviviales pour les développeurs qui peuvent être intégrées de manière transparente dans les workflows existants, vous pouvez rejouer les données de conduite, générer de nouvelles données Ground-Truth et effectuer des tests en boucle fermée pour accélérer vos pipelines.
Foretellix
Simulation des capteurs de véhicules autonomes reposant sur NVIDIA Omniverse
Découvrez comment Foretellix utilise le modèle NVIDIA Omniverse pour la simulation de véhicules autonomes pour générer une simulation de capteurs haute fidélité pour le développement des véhicules autonomes.
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