自駕車模擬
探索高擬真、多元的感應器模擬，開發安全的自駕車。
工作負載
模擬 / 建模 / 設計
產業別
汽車與交通
業務目標
投資報酬率
風險減輕策略
產品
NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA OVX
NVIDIA DGX
概覽
高擬真自駕車模擬需求
自駕車模擬技術重要的理由：
安全
渲染惡劣天氣、車流變化等各種行車狀況，不必在現實世界經歷罕見、危險的場景。
成本效益
透過生成資料滿足模型需求，加速開發並降低對高成本資料收集車隊的依賴。
擴充性和靈活性
在製作實體原型之前部署虛擬車隊，為新的感測器和堆疊建立原型。
快速連結：
技術實作過程
大規模執行符合物理定律的精確自駕車模擬
開發人員採取以下步驟即可開始建置自駕車模擬管線。
透過數位孿生重現真實世界資料，突顯 CARLA 中的資料變異
NVIDIA Omniverse™ NuRec 提供神經重建與渲染的 API 和工具，讓開發人員能將感測器資料化為高擬真度 3D 數位孿生、模擬新事件，並從全新角度渲染資料集。
Cosmos Transfer 以真實資料與結構化資料輸入為基礎，生成全新的光線、天氣與地形，將單一駕駛情境化為成千上百種情境。開發人員可使用提示與感測器資料作為輸入內容，為現有場景生成不同變化版本。
NuRec 與 Cosmos Transfer 皆整合頂尖的開源自駕車模擬器 CARLA。平台整合方便開發人員使用光線追蹤，透過高斯重現技術生成感測器資料，再利用 Cosmos WFM 豐富場景。
開發人員可利用這些工具：
- 在重建場景模擬全新軌跡與攝影機視圖
- 使用 CARLA 的 API 與交通模型，打造各式各樣逼真的情境
- 利用 ITRA 和 Foretellix 等行為代理模型，實現先進的交通與行為多樣性
這項整合包含預先重建場景的入門套件，可快速建立開發自駕車所需的極端案例資料集。
使用 NVIDIA Cosmos 加速模擬
開發人員可使用最新的 NVIDIA Cosmos 資料處理工作流程和世界基礎模型，及快速、可擴充的合成資料生成輔助自駕車開發。使用 Cosmos Curator 篩選、注解、刪除大量重複的資料集，並使用 Cosmos Dataset Search 快速建立自訂的訓練後期資料集。Cosmos Predict 和 Cosmos Transfer WFM 生成新的影片資料，可供測試和驗證使用，也可延伸運用於天氣、照明和地形條件。
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