자율주행 자동 시뮬레이션 및 검증
대규모 실제 주행 시뮬레이션
고충실도 시뮬레이션을 통해 AV 개발을 가속화하세요.
장점
시뮬레이션이 자율주행차에 중요한 이유
물리적 테스트 드라이브는 모든 엣지 케이스나 드문 기상 조건을 모두 다룰 수 없습니다. AV 팀은 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 한 번도 발생하지 않은 조건을 포함한 수백만 개의 시나리오 변형을 생성하여 1마일이 주행되기 전에 안전성을 테스트합니다.
자율주행차 개발을 위한 안전 검증
통제된 시뮬레이션 환경에서 특이 상황, 악천후, 복잡한 교통 및 기타 안전에 중요한 조건에 걸쳐 차량 동작을 평가하세요.
시뮬레이션 기반 비용 효율성
개발 및 테스트를 위한 다양한 데이터를 생성하여 비용이 많이 드는 데이터 수집 플릿에 대한 의존도를 줄이세요.
AV 시뮬레이션 워크플로우의 확장성과 유연성
물리적 프로토타이핑 전에 센서, 구성 및 자율성 스택을 최적화하세요.
가속화된 AV 개발 및 검증
더 빠른 속도와 일관성으로 데이터 생성부터 반복 가능한 테스트 및 검증에 이르기까지 발전하세요.
기술
자율주행 자차를 위한 시뮬레이션 및 검증
사용 사례
시뮬레이션은 AV 개발을 어떻게 지원하나요?
NVIDIA 시뮬레이션 기술은 장면 재구성 및 합성 데이터 생성부터 시나리오 변형 및 폐쇄 루프 평가에 이르기까지 AV 개발 라이프사이클의 모든 단계를 지원합니다.
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신경 재구성
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월드 생성
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시나리오 변형
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폐쇄 루프 시뮬레이션
신경 재구성
NVIDIA Omniverse NuRec 라이브러리와 모델을 사용하여 주행 장면을 3D 가우시안 환경으로 재구성하세요.
- Asset Harvester를 사용하여 희소한 주행 비디오 보기에서 실제 3D 에셋 추출
- Fixer를 사용하여 렌더링된 장면의 노블 뷰 아티팩트 정리
- Harmonizer를 사용하여 조명 및 외관 비일관성 수정
- NVIDIA Brev에서 NemoClaw를 사용하여 이 기술을 즉시 사용해 보세요.
월드 생성
데이터 확장을 위한 개방형 루프, 반응형 정책 테스트를 위한 폐쇄 루프, 학습된 시각적 사전 조건을 기반으로 사실적인 주행 환경을 생성하세요.
- 개방형 루프: NVIDIA Cosmos를 사용하여 루프에 정책 없이 다양한 센서 데이터 생성
- 폐쇄 루프: NVIDIA Cosmos 3 Nano를 사용하여 조향, 스로틀 및 브레이크 결정에 실시간으로 반응하는 다음 센서 프레임을 생성합니다.
시나리오 변형
시뮬레이션 범위를 물리적 테스트만으로는 포착할 수 없는 조건까지 확장하세요.
- 동작 순열: NVIDIA AlpaSim을 활용한 다양한 궤적과 트래픽 에이전트 동작
- 콘텐츠 순열: NVIDIA AlpaSim과 함께 NVIDIA Asset Harvester 및 NVIDIA Omniverse NuRec를 사용하여 3D 에이전트 및 소품을 삽입, 재정렬 또는 제거
- 스타일 변형: NVIDIA Cosmos 3 Nano를 활용하여 새로운 날씨, 조명, 시간 및 지리적 위치로 장면을 강화하세요.
폐쇄 루프 시뮬레이션
의사 결정이 미래의 장면 상태와 결과를 형성하는 반응형 시뮬레이션에서의 주행 스택 테스트
- NVIDIA AlpaSim을 사용하여 폐쇄 루프 시뮬레이션을 실행하여 주행 의사 결정을 테스트합니다.
- NVIDIA Omniverse NuRec을 사용하여 로그 재구성 시나리오 전반에 걸쳐 정책 테스트
- NVIDIA Cosmos 3 Nano를 활용해 생성형 시뮬레이션 월드로 시나리오 확장
- NVIDIA Alpamayo를 사용하여 폐쇄 루프에서 추론 기반 드라이버 모델 평가
- NVIDIA AlpaGym을 활용한 폐쇄 루프 강화 학습을 통한 정책 학습
채택 업체
NVIDIA AV 시뮬레이션 기술을 사용하는 파트너
자동차 제조업체, 모빌리티 회사 및 시뮬레이션 공급업체는 NVIDIA 기술을 사용하여 시뮬레이션 및 검증을 발전시키고 있습니다.
다음 단계
시작할 준비가 되셨나요?
NVIDIA 오픈 모델, 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 실제 주행 데이터를 재구성하고, 합성 데이터를 생성하며, 폐쇄 루프 시뮬레이션을 실행하세요.
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