自動運転車のトレーニング、テスト、検証には、新しいシナリオを導入し、ディープ ニューラル ネットワークを改良するための継続的なパイプライン (またはデータ ファクトリ) が必要です。
このプロセスの重要な要素はシミュレーションです。 AV 開発者は、忠実度の高い物理ベースのシミュレーションを使用して、事実上無制限の数のシナリオを繰り返し大規模にテストできます。 また、AI に関連する多くのテクノロジと同様に、シミュレーションは常に進化と改善を続けており、現実世界と仮想世界の間のギャップを埋めようとしています。
NVIDIA DRIVE シム、上に構築 オムニバースは、AV のテストと検証のための仮想試験場を提供します。 これは、以下を含む画期的なツールを有効にする機能を備えた、非常に正確なシミュレーション プラットフォームです。 合成データ生成 と 神経再建、構築する デジタルツイン 運転環境とシナリオの。
NVIDIA の AV シミュレーション担当シニア プロダクト マネージャーである Matt Cragun が、 AI ポッドキャスト 自動運転技術のシミュレーションの開発について議論し、DRIVE Sim の起源と内部の仕組みについて詳しく説明します。
彼はまた、研究者がこの重要なテストおよび検証技術のために探求している最前線をこっそり覗いてみました。
NVIDIA DRIVE Sim の神経再構築エンジン
NVIDIA の研究者が AI を開発 Neural Reconstruction Engine として知られるパイプラインは、NVIDIA DRIVE Sim で記録されたセンサー データから 3D シーンを構築します。
で最初に実証された GTC22、これらの AI ツールは現実世界をシミュレーションに直接もたらし、リアリズムを高め、スピードアップします 自動運転車 製造。
NRE は複数の AI ネットワークを使用して、開発者がシーンを変更し、世界がどのように反応するかを確認できるインタラクティブな 3D テスト環境を作成します。 開発者は、シナリオを変更し、合成オブジェクトを追加し、ランダム化を適用することができます (子供が跳ねるボールを追って道路に飛び込むなど)。最初のシナリオはさらに難しくなります。
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