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攻克仿真难题:Matt Cragun 分享利用仿真环境进行自动驾驶汽车训练

  自动驾驶开发人员需基于连续工作流(或数据工厂),持续更新训练场景,完善深度神经网络,以进行自动驾驶汽车的训练、测试和验证。

  仿真则是该流程中的关键组成部分之一。通过海量的高保真、基于物理学原理的仿真场景,自动驾驶汽车开发人员可开展大规模的自动驾驶汽车测试。类似于大量人工智能(AI)相关的技术,仿真技术也在持续发展和改进,以缩小现实世界和虚拟世界之间的差距。

  NVIDIA 自动驾驶汽车仿真高级产品经理 Matt Cragun此前在播客中介绍了自动驾驶仿真技术的发展,并讲解了 DRIVE Sim 的起源以及内部运作的详细信息。本篇文章将分享这一播客中的精彩内容。

  自动驾驶汽车是当今时代最复杂的工程挑战之一,需要拥有由出色的开发团队带来的出色的工具。在现实世界中我们无法安全和彻底地对自动驾驶汽车进行测试,面对这一痛点,NVIDIA DRIVE Sim™构建了一个物理精准的仿真平台,能够快速、高效地进行大规模的自动驾驶汽车测试和验证。

  NVIDIA DRIVE Sim 基于 Omniverse 平台开发,为自动驾驶汽车的测试和验证构建了虚拟试验场。NVIDIA DRIVE Sim 是物理精准的仿真平台,通过开发合成数据生成、神经重建等各种开创性工具,推动了驾驶环境和驾驶场景的数字孪生的构建。

  DRIVE Sim 的设计使得所有团队都可以使用相同的仿真工具集。它可在本地工作站上运行 SIL,或者在一个或多个节点上扩展到多个 GPU。硬件选项十分灵活。DRIVE Sim 可以在数据中心的 OVX 服务器上本地运行,也可以使用 NVIDIA 云合作伙伴提供的机器镜像上运行。HIL 或其他 XIL 用例也可使用NVIDIA DRIVE Constellation™ 系统。

  借助 NVIDIA DRIVE Sim,汽车制造商可以完全在虚拟世界中设计车辆,从而简化漫长的传统流程。工程师和产品经理还可使用它验证车辆设计,以确保它们符合当地安全标准。另外,汽车的潜在买家也可以从中受益,他们将能够坐在家中舒适地配置和体验汽车。

  DRIVE Sim 是一个开放式模组化可扩展平台,兼具开放性和扩展性,可让用户根据自己的需求自定义仿真器。您可以使用随附的 SDK,为传感器模型、车辆动力学、交通模型或自定义硬件的界面轻松构建扩展程序。DRIVE Sim 还拥有丰富的合作伙伴生态系统,这些合作伙伴可以提供兼容扩展程序。

  NVIDIA 研究人员开发了一个名为“神经重建引擎(NRE)”的 AI 工具集,可基于 NVIDIA DRIVE Sim 中记录的传感器数据,构建 3D 场景。

  GTC22 发布的 AI 工具,能够将真实世界数据直接导入以构建仿真场景,此举可提高仿真的真实性,加快自动驾驶汽车的生产。

  NRE 能够使用多个 AI 网络,创建交互式 3D 测试环境。开发者能对仿真场景进行修改以查看变化。开发者还可以改变场景、添加合成物体并实施随机化,使初始场景变得更具挑战性,比如在场景中加入一个追着弹跳的球并跑到路中间的孩子等。

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