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.
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
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.
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Reconstrucción Neuronal
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Generación de Mundos
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Variación de Escenario
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Simulación 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.
Próximos pasos
¿Todo Listo para Comenzar con la Simulación de VA?
Explore recursos para desarrolladores para comenzar a desarrollar workflows de simulación de vehículos autónomos con tecnologías NVIDIA.
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