Simulación y Validación de Vehículos Autónomos

Simule la Conducción en el Mundo Real a Escala

Acelere el desarrollo y la validación de vehículos autónomos con la simulación de alta fidelidad.

Descripción general

La Base de la Simulación Abierta para la Conducción Autónoma

Los vehículos autónomos (VA) están avanzando hacia modelos de razonamiento diseñados para comprender entornos complejos del mundo real y condiciones cambiantes. NVIDIA reúne la reconstrucción neuronal 3D, modelos fundacionales del mundo (WFM), simulación de sensores de alta fidelidad, generación de datos sintéticos y evaluación de bucle cerrado para expandir la cobertura de escenarios, fortalecer la validación de seguridad y avanzar en el desarrollo de vehículos autónomos.

NVIDIA Presenta Alpamayo Super y Expande el Ecosistema de Vehículos Autónomos Abierto

NVIDIA Alpamayo 2 Super es un modelo de VLA de razonamiento de 32 mil millones de parámetros desarrollado para vehículos autónomos listos para robotaxis de Nivel 4.

Habilidades de Agente para la Reconstrucción Neural

Convierta los agentes de codificación en expertos en reconstrucción neuronal para la generación de escenas de VA fotorrealistas.

Beneficios

Por Qué la Simulación es Importante para los Vehículos Autónomos

Las pruebas físicas de conducción no pueden cubrir todos los casos del edge o las condiciones climáticas raras. La simulación permite a los equipos de VA generar millones de variaciones de escenarios (incluidas las condiciones que nunca se han producido en el mundo real) para probar la seguridad antes de conducir una sola milla.

Validación de Seguridad para el Desarrollo de Vehículos Autónomos

Evalúe el comportamiento del vehículo en eventos raros, clima adverso, tráfico complejo y otras condiciones críticas de seguridad en entornos de simulación controlados.

Eficiencia de Costos Impulsada por Simulación

Reduzca la dependencia de costosas flotas de recopilación de datos mediante la generación de datos diversos para el desarrollo y las pruebas.

Escalabilidad y Flexibilidad en Workflows de Simulación de VA

Optimice sensores, configuraciones y pilas de autonomía antes de la creación de prototipos físicos.

Desarrollo y Validación de VA Acelerados

Pase de la generación de datos a las pruebas y la validación repetibles con mayor velocidad y consistencia.

Tecnología

Simulación y Validación para Vehículos Autónomos

NVIDIA Alpamayo: Modelos de VLA Abiertos para el Razonamiento de VA

  • Familia de modelos de VLA, frameworks de simulación y conjuntos de datos abiertos para vehículos autónomos basados en razonamiento
  • Razonamiento similar al humano para interpretar escenas de conducción complejas y explicar decisiones
  • Evaluación de bucle cerrado con AlpaSim para la evaluación de decisiones

NVIDIA Omniverse™ NuRec: Reconstrucción Neuronal 3D para la Simulación

  • APIs, bibliotecas y conjuntos de datos abiertos para la reconstrucción neuronal gaussiana 3D a partir de datos del mundo real
  • Entornos de conducción a escala completa reconstruidos a partir de datos de sensores grabados
  • Nuevas trayectorias, vistas de sensores y variaciones de escenarios para la simulación de alta fidelidad

NVIDIA Cosmos™: Modelos Fundacionales del Mundo para la Generación de Escenarios

  • Plataforma abierta para la IA física con WFM, bibliotecas de procesamiento de datos de video, evaluación de video y frameworks de posentrenamiento
  • Generación de escenarios físicamente precisa con resultados de sensor de múltiples vistas
  • Variación de escenario en función del clima, la iluminación y el fondo ambiental
  • Transformación de simulación a fotorreal para datos de sensores

Casos de uso

¿Cómo Respalda la Simulación el Desarrollo de VA?

Las tecnologías de simulación de NVIDIA admiten cada fase del ciclo de vida de desarrollo de vehículos autónomos, desde la reconstrucción de escenas y la generación de datos sintéticos hasta la variación de escenarios y la evaluación de bucle cerrado.

Reconstrucción Neuronal

Reconstruya escenas de conducción en entornos gaussianos 3D mediante las bibliotecas y modelos NVIDIA Omniverse NuRec

  • Extraiga recursos 3D del mundo real de vistas dispersas de video de conducción mediante Asset Harvester
  • Limpie los artefactos de vistas novedosas en escenas renderizadas mediante Fixer
  • Corrija inconsistencias de iluminación y apariencia mediante Harmonizer

Pruebe esta habilidad al instante con NemoClaw en NVIDIA Brev

Generación de Mundos

Cree mundos de conducción fotorrealistas a partir de precedentes visuales aprendidos: bucle abierto para el escalado de datos, bucle cerrado para las pruebas de políticas reactivas.

  • Bucle abierto: Genere datos de sensores diversos, sin política en el bucle mediante NVIDIA Cosmos
  • Bucle cerrado: Genere el próximo cuadro de sensor en tiempo real, reactivo a la dirección, el acelerador y la decisión de frenar mediante NVIDIA OmniDreams

Variación de Escenario

Expanda la cobertura de simulación a condiciones que no se pueden capturar solo a través de pruebas físicas.

  • Permutación de comportamiento: Varíe las trayectorias y los comportamientos de agentes de tráfico mediante NVIDIA AlpaSim
  • Permutación de contenido: Inserte, reorganice o elimine agentes y accesorios 3D mediante NVIDIA Asset Harvester NVIDIA Omniverse NuRec con NVIDIA AlpaSim

Permutación de estilo: Aumente escenas con nuevo clima, iluminación, hora del día y geolocalización mediante NVIDIA Cosmos Transfer.

Simulación de Bucle Cerrado

Pruebe pilas de conducción en simulación reactiva en la que las decisiones dan forma a futuros estados y resultados de escenas.

  • Ejecute una simulación de bucle cerrado para probar decisiones de conducción mediante NVIDIA AlpaSim
  • Pruebe políticas en escenarios reconstruidos a partir de registros mediante NVIDIA Omniverse NuRec
  • Expanda escenarios con mundos simulados generativamente mediante NVIDIA OmniDreams
  • Evalúe modelos de conductor basados en razonamiento en bucle cerrado mediante NVIDIA Alpamayo
  • Entrene políticas a través del aprendizaje por refuerzo de bucle cerrado mediante NVIDIA AlpaGym

Socios

Socios que usan tecnologías de simulación de NVIDIA AV

Los fabricantes de automóviles, las empresas de movilidad y los proveedores de simulación están usando las tecnologías de NVIDIA para avanzar en la simulación y la validación.

Recursos

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