Modellentwicklung für Robotaxis und autonome Fahrzeuge
Entwicklung intelligenterer, sicherer Fahrmodelle
Überblick
Von Flottendaten bis zu logikbasierten Fahrmodellen
Ein produktionsreifes Fahrmodell basiert auf umfangreichen Daten und der logischen Schlussfolgerungsfähigkeit, um komplexes reales Fahren zu bewältigen. NVIDIA vereint Datenkuration und Generierung synthetischer Daten, um Trainingsdaten in großem Umfang und mit hoher Abdeckung aufzubauen, einschließlich seltener Long-Tail-Ereignisse. Fortschrittliche offene Reasoning-VLA-Modelle lernen aus diesen Daten und verfeinern sich durch bestärkendes Lernen, um interpretierbare Fahrentscheidungen zu treffen, die eine sicherere Autonomie sowohl für Robotaxis als auch für autonome Fahrzeuge fördern.
Vorteile
Die Vorteile der Modellentwicklung für produktionsreife Robotaxis
Die Modellentwicklung schließt die Lücke zwischen einem leistungsfähigen Prototyp und einem produktionsreifen Robotaxi durch Modelle, die Schlussfolgerungen ziehen, Daten, die den Long-Tail abdecken, und kontinuierliche Iteration von Grenzfällen.
Datenverarbeitung mit hohem Durchsatz
Robotaxis und AVs generieren Terabyte an multimodalen Daten aus Kameras, Lidar, Radar und Sensoren. Diese Daten müssen in großem Maßstab erfasst, rekonstruiert, kuratiert und gekennzeichnet werden, bevor sie zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden können.
Kontinuierliche Verbesserung
Autonome Fahrsysteme müssen sich kontinuierlich verbessern und aus neuen Daten, seltenen Ereignissen und Grenzfällen lernen, um Wahrnehmung, Vorhersage und Planung zu verfeinern.
Generierung synthetischer Daten in großem Maßstab
Optimieren Sie die Generierung synthetischer Daten mit hohem Durchsatz aus realen Fahrten und skalierbarer Szenenrekonstruktion. Dies ermöglicht eine effiziente Validierung von Änderungen und eine breite Szenario-Abdeckung auf Basis von Flottendaten.
Datenkuration in Sicherheitsqualität
Stellen Sie sicher, dass die richtigen Daten, nicht nur mehr Daten, verwendet werden, um sicherheitskritische Systeme zu trainieren und zu validieren.
Technologie
Vorbereitung von Datensätzen und Modelltraining
Erfolgsgeschichten
Beschleunigen Sie Ihre Entwicklung
Beseitigen Sie Datenengpässe mit dem NVIDIA Datensatz für physische KI, einem Open-Source-Datensatz für die Entwicklung von Robotaxis, autonomen Fahrzeugen, Robotern und Smart Spaces. Die einheitliche Sammlung besteht aus validierten Daten, die zur Entwicklung physischer KI von NVIDIA verwendet werden – jetzt für Entwickler auf Hugging Face verfügbar.
Ressourcen
Durchbrüche in den Bereichen KI, beschleunigtes Computing und Simulation
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Sessions
Nächste Schritte
Sind Sie bereit für den Einstieg?
Nutzen Sie offene NVIDIA-Datensätze, Modelle und Frameworks, um Fahrdaten zu kuratieren, Trainingssätze zu generieren und autonome Fahrmodelle zu trainieren.
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